We consider the estimation of failure rate and acceleration factor under type-I censoring without using acceleration model when testing is conducted in only one highly accelerated condition. Failure times of an item are assumed to be exponentially distributed. It is also assumed that the uncertainty about the acceleration factor, the failure time contraction ratio between accelerated condition and use condition, can be modeled by the uniform or gamma prior distribution of appropriate parameters. We respectively use Bayes and maximum likelihood approaches to estimate acceleration factor and failure rate in the use condition. An example is given to show how the method can be applied.
To understand the basic relationship between 3D curved surface model and 2D pattern, simplified torso model was generated by commercial CAD program (IDEAS). 3D torso model was then divided into different blocks and unfolded into a flat pattern as in ordinary works of clothing item design. As results, 2D pattern development of different part of 3D torso model was attempted and analyzed mathematically. It was found that different height, radius and tangent slope of 3D blocks resulted in different 2D pattern. The relationships between the shape parameters of 3D torso blocks and those of 2D patterns were analyzed using regression equations. Direct way of drawing a 2D pattern of corresponding 3D torso block was also illustrated for the convenience of pattern making using conventional measurements of upper/ lower radii and height of 3D torso block.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제4권
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pp.65-74
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1993
Suppose that we have two populations(or systems), say ${\Pi}_{1}\;and\;{\Pi}_{2}$, to be tested. A random sample of size n from each population is taken and the test for each system will be terminated when the first r failures among n random samples are observed. This kind of test is caned the type-II censored (or item-censored) testing without replacement. Under this scheme we consider the problem of estimating the unknown parameters of interests and the reliability for a given time t for each population.
Though limited, Model Human Processor (MHP) has been used to explain the complex users' behaviors during human-computer interactions in a simplified manner. MHP consists of perceptual, cognitive and motor systems, each with processors and memories interacting with each other in serial or parallel mode. The important parameters of memory include the storage capacity, the decay time, and the code type of a memorized item. The important parameter of a processor is the cycle time. Using these features of the model, this study developed a computerized cognitive process simulator to predict the cognitive process time of a class match task process. An experimental validity test result showed that the mean prediction time for cognitive process of the class match task simulated 50 times by the simulator was consistent with the mean cognitive process time of the same task performed by 37 subjects. Animation of the data flow during the class match task simulation will help understand the invisible human cognitive process.
Currently available evaluation checklists are developed for specific purposed using different parameters and items determined by different weighting factors. Those items with different weighting are sometimes said that they are based on the engineering judgement and leap of faith and, therefore, there is a limitation to adapt those checklists for slope-stability evaluation in the field. This study reviews factors affecting slope stability, analyze the relationship between those factors and slope failures using artificial neural network, and proposed a slope-stability evaluation model for adequate weighting for the factors.
It an inventory control system, the demand over time are often assumed to be independently identically distributed (i. i. d.). However, the demands may well be correlated over time in many situations. The estimation of reorder points is not simple for correlated demands with variable lead time. In this paper, a general class of autoregressive and moving average processes is considered for modeling the demands of an inventory item. The first four moments of the lead-time demand (L) are derived and used to approximate the distribution of L. The reorder points at given service level are then estimated by the three approximation methods : normal approximation, Charlier series and Pearson system. Numerical investigation shows that the Pearson system and the Charlier series performs extremely well for various situations whereas the normal approximation show consistent underestimation and sensitive to the distribution of lead time. The same conclusion can be reached when the parameters are estimated from the sample based on the simulation study.
This paper considers a reverse supply chain with simultaneous recovery of used products and manufacturing of brand-new ones. Recovered products are downgraded and have to be sold in a market different from that of brand-new products at a different price. In case of a shortage of recovered product inventory, a brand-new item, if available, can be offered at the price of a recovered product. In other words, one-way demand substitution is allowed. We address the joint decision of when to manufacture brand-new product, when to recover returned product, and how to control demand substitution to maximize the hybrid production system's profits. To this end, we propose a Markov decision Process model and investigate the structure of the optimal policy. Performance comparison is numerically implemented between the models with and without downward demand substitution option under different operating conditions of the system parameters.
This paper presents deterministic, worst-case analysis of a queueing system whose multiple homogeneous input streams are regulated by the associated leaky buckets and the queueing system that has a single stream regulated by the jumping-window. Queueing delay averaged over all items is used for performance measure, and the worst-case input traffic and the worst-case performance are identified for both queueing systems. For the former queueing system, the analysis explores different phase relations among leaky-bucket token generations. This paper observes how the phase differences among the leaky buckets affect the worst-case queueing performance. Then, this paper relates the worst-case performance of the former queueing system with that of the latter (the single stream case, as in the aggregate streams from many users, whose item arrivals are regulated by one jumping-window). It is shown that the worst-case performance of the latter is identical to that of the former in which all leaky buckets have the same phase and have particular leaky bucket parameters.
A backward Dynamic Programming(DP) model for the optimal facility replacement decision problem during a finite planning horizon is presented. Multiple alternative challengers to a current defender are considered. All facilities are assumed to have finite service lives. The objective of the DP model is to maximize the profit over a finite planning horizon. As for the cost elements, purchasing cost, maintenance costs and repair costs as well as salvage value are considered. The time to failure is assumed to follow a weibull distribution and the maximum likelihood estimation of Weibull parameters is used to evaluate the expected cost of repair. To evaluate the revenue, the rate of operation during a specified period is employed. The cash flow component of each challenger can vary independently according to the time of occurrence and the item can be extended easily. The effects of inflation and the time value of money are considered. The algorithm is illustrated with a numerical example. A MATLAB implementation of the model is used to identify the optimal sequence and timing of the replacement.
Aslam, Muhammad;Pervaiz, Muhammad Khalid;Jun, Chi-Hyuck
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.319-326
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2010
In this paper, a new group sampling plan for the lot acceptance is proposed for the time truncated life test, which can be utilized when multi-item testers are implemented. The design parameters are found using the two-point approach such that the producer's and consumer's risks are satisfied simultaneously at the acceptable reliability level and the lot tolerance reliability level, respectively. The case of Weibull distribution is described to illustrate the procedure that can be used when the quality level is expressed by a multiple of the specified life. The advantage of the proposed plan is demonstrated by comparing with the existing plan in terms of the sample size required. The tables are constructed and some examples are given to illustrate the procedure developed here.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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