In this paper, improved power-mean integral inequality, which provides a better approach than power-mean integral inequality, is proved. Using Hölder-İşcan integral inequality and improved power-mean integral inequality, some inequalities of Hadamard's type for functions whose derivatives in absolute value at certain power are quasi-convex are given. In addition, the results obtained are compared with the previous ones. Then, it is shown that the results obtained together with identity are better than those previously obtained.
Li, Yonggui;Yan, Jiahui;Chen, Xinzhong;Li, Qiusheng;Li, Yi
Wind and Structures
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제31권4호
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pp.287-298
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2020
This paper presents an experimental investigation on the surface pressures on the CAARC standard tall building model concerning the effects of freestream turbulence. Two groups of incidence turbulence are generated in the wind tunnel experiment. The first group has an approximately constant turbulence intensity of 10.3% but different turbulence integral scale varying from 0.141 m to 0.599 m or from 0.93 to 5.88 in terms of scale ratio (turbulence integral scale to building dimension). The second group presents similar turbulence integral scale but different turbulence intensity ranging from 7.2% to 13.5%. The experimental results show that the mean pressure coefficients on about half of the axial length of the side faces near the leading edge slightly decrease as the turbulence integral scale ratio that is larger than 4.25 increases, but respond markedly to the changes in turbulence intensity. The root-mean-square (RMS) and peak pressure coefficients depend on both turbulence integral scale and intensity. The RMS pressure coefficients increase with turbulence integral scale and intensity. As the turbulence integral scale increases from 0.141 m to 0.599 m, the mean peak pressure coefficient increases by 7%, 20% and 32% at most on the windward, side faces and leeward of the building model, respectively. As the turbulence intensity increases from 7.2% to 13.5%, the mean value of peak pressure coefficient increases by 47%, 69% and 23% at most on windward, side faces and leeward, respectively. The values of cross-correlations of fluctuating pressures increase as the turbulence integral scale increases, but decrease as turbulence intensity increases in most cases.
This paper focuses on estimation of an non-integral quadratic function (NIQF) and integral quadratic function (IQF) of a random signal in dynamic system described by a linear stochastic differential equation. The quadratic form of an unobservable signal indicates useful information of a signal for control. The optimal (in mean square sense) and suboptimal estimates of NIQF and IQF represent a function of the Kalman estimate and its error covariance. The proposed estimation algorithms have a closed-form estimation procedure. The obtained estimates are studied in detail, including derivation of the exact formulas and differential equations for mean square errors. The results we demonstrate on practical example of a power of signal, and comparison analysis between optimal and suboptimal estimators is presented.
Opial inequality and its consequences are useful in establishing existence and uniqueness of solutions of initial and boundary value problems for differential and difference equations. In this paper we analyze Opial-type inequalities for convex functions. We have studied different versions of these inequalities for a generalized integral operator. Further difference of Opial-type inequalities are utilized to obtain generalized mean value theorems, which further produce various interesting derivations for fractional and conformable integral operators.
In this paper, we investigate the properties of Bergman spaces, Bloch spaces and integral means of p-harmonic functions on the unit ball in ℝn. Firstly, we offer some Lipschitz-type and double integral characterizations for Bergman space kγ. Secondly, we characterize Bloch space αω in terms of weighted Lipschitz conditions and BMO functions. Finally, a Hardy-Littlewood type theorem for integral means of p-harmonic functions is established.
An integral crank driven Stirling cryocooler is solidly based on concepts of direct IR detector mounting on the cryocooler's cold finger, and the integral construction of the cryocooler and Dewar envelope. Performance factors of the cryocooler depend on operating conditions of the cryocooler such as a cyclic mean pressure of the working fluid, a rotational speed of driving mechanism, a thermal environment, a targeted operation temperature and etc.. At given charging condition of helium gas, the cyclic mean pressure of helium gas in the cryocooler changes with temperatures of the cold end and the environment. In this study, effects of the cyclic mean pressure of helium gas on performances of the Stirling cryocooler were investigated by numerical analyses using the Sage software. The simulation model takes into account thermodynamic losses due to an inefficiency of regenerator, a pressure drop, a shuttle heat transfer and solid conductions. Simulations are performed for the performance variation according to the cyclic mean pressure induced by the temperature of the cold end and the environment. This paper presents P-V works in the compression and expansion space, cooling capacity, contribution of losses in the expansion space.
In this paper, we obtain integral analogues of inequalities concerning polynomials proved by Soraisam et al. [33]. The results improve other known inequalities as well.
Cusum control chart is used for the purpose of controling the process mean. We consider the problem related to cusum chart for controling process variance. Previous researches have considered the same problem. The main difficulty shown in the related researches was to derive the ARL function which characterizes the properties of the chart. Sample variance, differently with sample mean, follows chi-squared type distribution, even when the quality characteristics are assumed to be normally distributed. The ARL function of cusum is described by a type of integral equation. Since the solution of the integral equation for non-normal distribution is not known well, people used simulation method instead of solving the integral equation directly, or approximation method by taking logarithm of the sample variance. Recently a new method to solve the integral equation for Erlang distribution was published. Here we consider the steps to apply the solution to the problem of controling process variance.
The stochastic analysis of semi-infinite domain is presented using the weighted integral method, which is improved to include the higher order terms in expanding the displacement vector. To improve the weighted integral method, the Lagrangian remainder is taken into account in the expansion of the status variable with respect to the mean value of the random variables. In the resulting formulae only the 'proportionality coefficients' are introduced in the resulting equation, therefore no additional computation time and memory requirement is needed. The equations are applied in analyzing the semi-infinite domain. The results obtained by the improved weighted integral method are reasonable and are in good agreement with those of the Monte Carlo simulation. To model the semi-infinite domain, the Bettess's infinite element is adopted, where the theoretical decomposition of the strain-displacement matrix to calculate the deviatoric stiffness of the semi-infinite domains is introduced. The calculated value of mean and the covariance of the displacement are revealed to be larger than those given by the finite domain assumptions which is thought to be rational and should be considered in the design of structures on semi-infinite domains.
Cusum control chart is used for the purpose of controling the process mean. We consider the problem related to cusum chart for controling process variance. Previous researches have considered the same problem. The main difficulty shown in the related researches was to derive the ARL function which characterizes the properties of the chart. Sample variance, differently with sample mean, follows chi-squared type distribution, even when the quality characteristics are assumed to be normally distributed. The ARL function of cusum is described by a type of integral equation. Since the solution of the integral equation for non-normal distribution is not known well, people used simulation method instead of solving the integral equation directly, or approximation method by taking logarithm of the sample variance. Recently a new method to solve the integral equation for Erlang distribution was published. Here we consider the steps to apply the solution to the problem of controling process variance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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