By the used of a similar numerical method as in the previous paper, the forming limit stain of coatedsheet metals is investigated in which the FEM is applied and J2G(J/sab 2/-Gotoh's corner theory) is utilized as the plasticity constitutive equation. Coated two-layer sheets and sheets bonded with dissimilar sheets on both surface planes are stetched in a plane-strain atate, with various work-hardening exponent n-values and thicknesses of each layer. Processes of shear-band formation in such composite sheets are clearly illustrated. It is concluded that, in the coated state, the higher limiting strain of one layer is reduced due to the lower limiting stain of the other layer and vice, and does not necessarily obey the rule of linear combination of the limiting stain of each layer weighted according thickness.
By the use of a similar numerical method as that in the previous paper, the forming limit strain of bonded sheet metals is investigated, in which the FEM is applied and J2G(J2-Gotoh's corner theory) is utilized as the plasticity constitutive equation. Bonded two-layer sheets and sheets bonded with dissimilar sheets on both surface planes are stretched in a plane-strain state, with various work-hardening exponent n-values and thicknesses of each layer. Processes of shear-band formation in such composite sheets are clearly illustrated. It is concluded that, in the bonded state, the higher limiting strain of one layer is reduced due to the lower limiting strain of the other layer and vice versa, and does not necessarily obey the rule of linear combination of the limiting strain of each layer weighted according thickness.
The performance of speech recognition system is degraded by mismatch between training and test environments. Recently, Stereo-based Piecewise LInear Compensation for Environments (SPLICE) was introduced to overcome environmental mismatch using stereo data. In this paper, we propose several methods to improve the conventional SPLICE and evaluate them in the Aurora2 task. We generalize SPLICE to compensate for covariance matrix as well as mean vector in the feature space, and thereby yielding the error rate reduction of 48.93%. We also employ the weighted sum of correction vectors using posterior probabilities of all Gaussians, and the error rate reduction of 48.62% is achieved. With the combination of the above two methods, the error rate is reduced by 49.61% from the Aurora2 baseline system.
By the use of a similar numerical method as that in the previous paper, the forming limit strain by coating method of clad sheet metals is investigated, in which the FEM is applied and J2G(J2-Gotoh's corner theory) is utilized as the plasticity constitutive equation. Clad two-layer sheets and sheets bonded with dissimilar sheets on both surface planes are stretched in a plane-strain state, with various work-hardening exponent n-values and thicknesses of each layer. Processes of shear-band formation in such composite sheets are clearly illustrated. It is concluded that, in the clad state, the higher limiting strain of one layer is reduced due to the lower limiting strain of the other layer and vice versa, and does not necessarily obey the rule of linear combination of the limiting strain of each layer weighted according thickness.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.647-658
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2009
It is already known from the previous study that flood seems to have heavier tail. Therefore, to make prediction of future extreme label, some agreement of tail behavior of extreme data is highly required. The LH-moments estimation method, the generalized form of L-moments is an useful method of characterizing the upper part of the distribution. LH-moments are based on linear combination of higher order statistics. In this study, we have formulated LH-moments of five distributions useful in hydrology such as, two types of three parameter kappa distributions, beta-${\kappa}$ distribution, beta-p distribution and a generalized Gumbel distribution. Using LH-moments reduces the undue influences that small sample may have on the estimation of large return period events.
For many optimization problems where some of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computer simulation is one of the most effective means of studying such complex systems. Many, if not most, simulation optimization problems have multiple aspects. Historically, multiple aspects have been combined ad hoc to form a scalar objective function, usually through a linear combination (weighted sum) of the multiple attributes, or by turning objectives into constraints. The genetic algorithm (GA), however, is readily modified to deal with multiple aspects. In this paper we propose a MAGA (Multiple Aspects-based Genetic Algorithm) as an algorithm for finding the Pareto optimal set. We demonstrate its ability to find and maintain a diverse "Pareto optimal population" on two problems.
In this paper, we defined some new classes of analytic functions in conic domains. We investigate some important properties such as necessary and sufficient conditions, coefficient estimates, convolution results, linear combination, weighted mean, arithmetic mean, radii of starlikeness and distortion for functions in these classes. It is important to mentioned that our results are generalization of number of existing results in the literature.
패턴 인식과 기계 학습 분야에서 분류는 가장 기본적으로 해결해야 하는 문제의 유형이다. Adaboost 알고리즘은 Boosting 알고리즘의 아이디어를 실제 데이터분석에 이용할 수 있도록 개량한 방법으로써, 단계를 반복하여 나온 여러 개의 약한 분류기와 가중치 값들의 조합으로 강한 분류기를 생성하는 두 개의 클래스를 분류하는 분류기이다. 주성분 분석법과 선형 판별 분석법은 높은 차원의 특징 벡터를 낮은 차원의 특징 벡터로 축소하는 특징 벡터의 차원 감소와 데이터의 특징 추출에도 유용하게 사용되는 방법들이다. 본 논문에서는, 주성분 분석법과 선형 판별 분석법을 이용하여 추출한 특징을 Adaboost 알고리즘의 약 분류기로 사용함으로써, 특징 추출과 분류를 동시에 하고, 인식률을 높이는 효율적인 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘을 제안한다. 마지막 장에서는, 제안하는 알고리즘으로 UCI Data-Set 중 2 Class-Data와 FRGC Data의 남자와 여자 영상에 대해서 분류 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 제안한 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘이 기존의 특징 추출 알고리즘과 최근접 이웃 분류기, SVM을 이용한 분류기 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 보인다.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation suggested by the first report of this project. According to the regions and consecutive durations, optimal design rainfalls were derived by the regional frequency analysis for L-moment in the second report of this project. Using the LH-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the optimal regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. regional and at-site parameters of the GEV distribution were estimated by the linear combination of the higher probability weighted moments, LH-moment. Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. Relative efficiency (RE) for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
In this paper, the task-oriented optimal configuration in the sense of Velocity and Force manipulability measure of manipulator mounted on ROV is considered. Manipulability is a quantitative measure of manipulator's capability obtained under the limits of joint velocities or torques. The base arrangements and optimal joint configuration of manipulator, that maximize the manipulability measure under the constraints of given task, are investigated. With the two types of base arrangements of manipulator, workspace analysis is carried out to investigate merits and demerits of each arrangement on the view of manipulability measure. To find optimal joint configuration for a given task with each arrangement, the SQP(Sequential Quadratic Programming) optimization are performed. Weighted linear combination of velocity and force manipulability measure is object function for SQP optimization. The kinematic parameters of Dual Orion manipulator which will be mounted on KORDI ROV are used for simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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