The mean time to failure (MTTF) expressing the mean value of the system life is a measure of system effectiveness. To estimate the remaining life of component and/or system, the dynamic mean time to failure concept is suggested. It is the time-dependent Property depending on the status of components. The Kalman filter is used to estimate the reliability of components using the on-line information (directly measured sensor output or device-specific diagnostics in the intelligent sensor) in form of the numerical value (state factor). This factor considers the persistency of the fault condition and confidence level in measurement. If there is a complex system with many components, each calculated reliability's or components are combined, which results in the dynamic MTTF or system. The illustrative examples are discussed. The results show that the dynamic MTTF can well express the component and system failure behaviour whether any kinds of failure are occurred or not.
The influence mechanism of mean value components, noted as $P_0$, on POD applications for complete random fields $P_C(t)$ and fluctuating random fields $P_F(t)$ are illustrated mathematically. The critical philosophy of the illustration is introduction of a new matrix, defined as the correlation function matrix of $P_0$, which connect the correlation function matrix of $P_C(t)$ and $P_F(t)$, and their POD results. Then, POD analyses for several different wind pressure fields were presented comparatively as validation. It's inevitable mathematically that the first eigenmode of $P_C(t)$ resembles the distribution of $P_0$ and the first eigenvalue of $P_C(t)$ is close to the energy of $P_0$, due to similarity of the correlation function matrixs of $P_C(t)$ and $P_0$. However, the viewpoint is not rigorous mathematically that the first mode represents the mean pressure and the following modes represent the fluctuating pressure when $P_C(t)$ are employed in POD application. When $P_C(t)$ are employed, POD results of all modes would be distorted by the mean value components, and it's impossible to identify $P_0$ and $P_F(t)$ separately. Consequently, characteristics of the fluctuating component, which is always the primary concern in wind pressure field analysis, can only be precisely identified with $P_0$ excluded in POD.
The effect of slurry composition and wafer flatness on a material removal rate (MRR) and resulting surface roughness which are evaluation parameters to determine the CMP characteristics of the on-axis 6H-SiC substrate were systematically investigated. 2-inch SiC wafers were fabricated from the ingot grown by a conventional physical vapor transport (PVT) method were used for this study. The SiC substrate after the CMP process using slurry added oxidizers into slurry consisted of KOH-based colloidal silica and nano-size diamond particle exhibited the significant MRR value and a fine surface without any surface damages. SiC wafers with high bow value after the CMP process exhibited large variation in surface roughness value compared to wafer with low bow value. The CMPprocessed SiC wafer having a low bow value of 1im was observed to result in the Root-mean-square height (RMS) value of 2.747 A and the mean height (Ra) value of 2.147 A.
Individual items are produced continuously from an industrial process. Each item is checked to determine whether it satisfies a lower screening limit for the quality characteristic which is the weight of an expensive ingredient. If it does, it is sold at a regular price; if it does not, it is reprocessed or sold at a reduced price. The process mean may be adjusted to a higher value in order to reduce the proportion of the nonconforming items. Using a higher process mean, however, may result in a higher production cost. In this paper, the optimal process mean and lower screening limit are determined in situations where the probability that an item functions well is given by a logistic function of the quality characteristic. Profit models are constructed which involve four price/cost components; selling prices, cost from an accepted nonconforming item, and reprocessing and inspection costs. Methods of finding the optimal process mean and lower screening limit are presented and numerical examples are given.
Among a variety of models proposed by so far to calculate the real options value when the investment decision about the underlying project may be delayed, the Black-Scholes and the binomial lattice models have been widely used and discussed by academics and practitioners. However these two models do not provide us with intuition into how it is constructed and what it does really mean. In this paper, we will therefore explore its components and practically more intuitive meaning. With the components explored, we developed the mathematical model to calculate the real options value and thus strategic net present value, based on the opportunity cost concept, for which the investment decision about the underlying project is postponed by one year. We will finally present a short illustrative example for readers better understanding on the model proposed in the paper.
In a general variance component model, nonnegative quadratic estimators of the components of variance are considered which are invariant with respect to mean value translaion and have minimum bias (analogously to estimation theory of mean value parameters). Here the minimum is taken over an appropriate cone of positive semidefinite matrices, after having made a reduction by invariance. Among these estimators, which always exist the one of minimum norm is characterized. This characterization is achieved by systems of necessary and sufficient condition, and by a cone restricted pseudoinverse. In models where the decomposing covariance matrices span a commutative quadratic subspace, a representation of the considered estimator is derived that requires merely to solve an ordinary convex quadratic optimization problem. As an example, we present the two way nested classification random model. An unbiased estimator is derived for the mean squared error of any unbiased or biased estimator that is expressible as a linear combination of independent sums of squares. Further, it is shown that, for the classical balanced variance component models, this estimator is the best invariant unbiased estimator, for the variance of the ANOVA estimator and for the mean squared error of the nonnegative minimum biased estimator. As an example, the balanced two way nested classification model with ramdom effects if considered.
The paper presents an algorithm for estimating the variance of additive zero mean Gaussian noise in an image. The algorithm uses the wavelet transform which is a good tool for energy compaction. The algorithm consists of three steps. At first, high frequency components, wavelet coefficients in HH band, are generated from a noisy image by the wavelet transform. In a second step, high frequency components which are out of the noise range ate eliminated. Finally, if the image has many components eliminated in the previous step, then its noise estimated value is reduced. Experimental results show that the wavelet filter has better performance than the other high pass filters such as a Laplacian filter, residual from a median filter, residual from a mean filter, and a difference operator. In various images, the algorithm reduces 50% of estimated error on an average.
SiC crystal ingots were grown on 6H-SiC dual-seed crystals with different surface roughness and different seed orientation by a PVT (Physical Vapor Transport) method. 4H and 15R-SiC were grown on seed crystal with high root-mean-square (rms) value. The polytype of grown crystal on the seed crystal with lower rms value was confirmed to be 6H-SiC. On the other hand, all SiC crystals grown on seed crystals with different seed orientation were proven to be 6H-SiC. The surface roughness of seed crystals had no effect on the crystal structure of the grown crystals. However, the crystal quality of 6H-SiC single crystals grown on the on-axis seed were revealed to be slightly better than that of 6H-SiC crystal grown on the off-axis seed.
Kim, Byung-Joo;Hwang, Eui-Jin;So, Hun-Young;Son, Eun-Kyung;Kim, Yong-Seong
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제31권11호
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pp.3139-3144
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2010
A model system has been established for the evaluation of the uncertainty of the value from measurements of multiple subsamples by isotope dilution mass spectrometry (IDMS). In this report, we apply this model system for the evaluation of measurement uncertainty in determination of folic acid in infant formula. Five subsamples were analyzed by IDMS. The mean of the measurement results of the five subsamples was assigned as the final measurement value. The standard deviation (s) of the results from five subsamples was attributable to repeatability of the measurement. The uncertainty components in the IDMS measurement methods were categorized into two groups. Group I includes uncertainty components which give common systematic effects to all subsamples and do not contribute to the variation among multiple measurements (repeatability). Group II includes uncertainty components that give random effects on the measurement results, and are related with the measurement repeatability. These random effects are attributed to s. Therefore, the uncertainty of the final value was calculated by combining the standard deviation of the mean of multiple measurements, $s/{\surd}n$ (where n = 5), and the measurement uncertainty associated with the uncertainty components that give systematic effects.
This paper discusses engineering aspects of the rear-flank downdraft that was recorded near Lubbock, Texas on 4 June 2002, and produced a gust wind speed nearly equal to the design value (50-year return period) for the region. The general characteristics of the storm, and the decomposition of the time histories into deterministic 'running mean' and random turbulence components are discussed. The fluctuating wind speeds generated by the event can be represented as a dominant low-frequency 'running mean' with superimposed random turbulence of higher frequencies. Spectral and correlation characteristics of the residual turbulence are found to be similar to those of high-frequency turbulence in boundary-layer winds. However, the low-frequency components in the running-mean wind speeds are spatially homogeneous, in contrast to the low-frequency turbulence found in synoptic boundary-layer winds. With respect to transmission line design, this results in significantly higher 'span reduction factors'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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