The general path model (GPM) is one approach for performing degradation-based, or Type III, prognostics. The GPM fits a parametric function to the collected observations of a prognostic parameter and extrapolates the fit to a failure threshold. This approach has been successfully applied to a variety of systems when a sufficient number of prognostic parameter observations are available. However, the parametric fit can suffer significantly when few data are available or the data are very noisy. In these instances, it is beneficial to include additional information to influence the fit to conform to a prior belief about the evolution of system degradation. Bayesian statistical approaches have been proposed to include prior information in the form of distributions of expected model parameters. This requires a number of run-to-failure cases with tracked prognostic parameters; these data may not be readily available for many systems. Reliability information and stressor-based (Type I and Type II, respectively) prognostic estimates can provide the necessary prior belief for the GPM. This article presents the Bayesian updating framework to include prior information in the GPM and compares the efficacy of including different information sources on two data sets.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.17
no.8
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pp.695-703
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2005
The objective of this study is to determine the effective thermal conductivity and thermal resistance values in test boreholes with three different fill materials. To evaluate these heat transfer properties, in-situ tests on four vertical boreholes were conducted by adding a monitored amount of heat to water over various test lengths. Two parameter estimation models, line-source and numerical one-dimensional models, for evaluation of thermal response test data were compared when applied on the same four data sets. Results show that the average thermal conductivity deviation between measured data and these two models is in the range of $3.03\%$ to $4.45\%$. The effect of increasing grout thermal conductivity from 1.34 to 1.82 $W/m^{\circ}C$ resulted in overall increases in effective formation thermal conductivity by $11.1\%$ to $51.9\%$ and reductions in borehole thermal resistance by $11.6\%$ to $26.1\%$.
In this study a method for filling in missing data of river water temperature using a pre-constructed mathematical relationship between air and water temperatures is presented. A regression between water temperatures at individual stations and ambient air temperatures at nearby weather stations can provide a practical method for representing missing water temperature data for an entire region. Air and water temperature data that were collected from two test sites (one coastal and, one inland) were individually fitted to a nonlinear regression model. To consider seasonal hysteresis effects, separate functions were fitted to the data in the rising and falling limbs. A single-criterion, multi-parameter optimization technique was used to determine the optimal parameter sets. This method minimizes the differences between the time series of the measured and estimated data. The constructed air-water temperature relationship was subsequently applied to represent missing water temperature data. It was found that the RMSEs(MBEs) were in the range of $1.843-1.976^{\circ}C(-0.329-0.201^{\circ}C)$ and the coefficient of determination were in the range of 0.92-0.96. The results demonstrate that the predicted water temperatures using the regression equations were reasonably accurate.
Samimifar, Maryam;Massumi, Ali;Moghadam, Abdolreza S.
Structural Engineering and Mechanics
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v.70
no.3
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pp.289-301
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2019
Hysteretic energy is defined as energy dissipated through inelastic deformations during a ground motion by the system. It includes frequency content and duration of ground motion as two remarkable parameters, while these characteristics are not seen in displacement spectrum. Since maximum displacement individually cannot be the appropriate criterion for damage assessment, hysteretic energy has been evaluated in this research as a more comprehensive seismic demand parameter. An innovative methodology has been proposed to establish a new equivalent linear model to estimate hysteretic energy spectrum for bilinear SDOF models under two different sets of earthquake excitations. Error minimization has been defined in the space of equivalent linearization concept, which resulted in equivalent damping and equivalent period as representative parameters of the linear model. Nonlinear regression analysis was carried out for predicting these equivalent parameter as a function of ductility. The results also indicate differences between seismic demand characteristics of far-field and near-field ground motions, which are not identified by most of previous equations presented for predicting seismic energy. The main advantage of the proposed model is its independency on parameters related to earthquake and response characteristics, which has led to more efficiency as well as simplicity. The capability of providing a practical energy based seismic performance evaluation is another outstanding feature of the proposed model.
This study aimed to provide a strategy for selecting an adequate combination of growth intervals(i.e. times between age $T_1$ and age $T_2$) to be used to improve the reality of the growth equation through obtaining better precision of parameter estimates. Variety of growth functions were fitted to the data and one equation which best fitted the data was chosen for the analysis. A modified Schumacher projection equation, selected as a best equation, that included dummy variables representing locality as a predictor variable was fitted for basal area and height equations with nonoverlapping growth interval and all possible growth interval data sets of Douglas-fir(Pseudotsuga menziesii Mirb.Franco). The data were measured in all parts of the South Island of New Zealand. It was found that the precision of parameter estimates was increased in both basal area and height equations by using data set which contained a range of measurement intervals from short to long term.
A typical software development life cycle consists of a series of phases, each of which has some ability to insert and detect defects. To achieve desired quality, we should progress the defect removal with the all phases of the software development. The well-known model of phase-based defect profile is Gaffney model. This model assumes that the defect removal profile follows Rayleigh curve and uses the parameters as the phase index number. However, these is a problem that the location parameter cannot present the peak point of removed defects when you apply Gaffney model to the actual situation. Therefore, Gaffney model failed to represent the actual defect profile. This paper suggests two different models: One is modified Gaffney model that introduce the parameter of Putnam's SLIM model to replace of the location parameter, the other is the growth function model because the cumulative defect profile shows S-shaped. Suggested model is analyzed and verified by the defect profile sets that are obtained from 5 different software projects. We could see from the experiment, the suggested model performed better result than Gaffney model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.11
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pp.11-18
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2012
Debris flow deposition model is a model to predict affected areas by debris flow and random walk model (RWM) was used to build the model. Although the model was proved to be effective in the prediction of affected areas, the model has several free parameters decided experimentally. There are several well-known methods to estimate parameters, however, they cannot be applied directly to the debris flow problem due to the small size of training data. In this paper, a modified neural network, called pseudo sample neural network (PSNN), was proposed to overcome the sample size problem. In the training phase, PSNN uses pseudo samples, which are generated using the existing samples. The pseudo samples smooth the solution space and reduce the probability of falling into a local optimum. As a result, PSNN can estimate parameter more robustly than traditional neural networks do. All of these can be proved through the experiments using artificial and real data sets.
The effects of rare earth element (R.E.) and cooling rate on the eutectic reaction of flake graphite cast irons were studied by combined analysis of macro/micro-structure and cooling curve data. The correlation between eutectic reaction parameter and macro/micro-structure was systematically investigated. Two sets of chemical compositions with the different addition of R.E. were designed to cast. Three types of molds for cylindrical specimens with the different diameters were prepared to analyze cooling rate effect. The difference between undercooling temperature and cementite eutectic temperature (${\Delta}T_1=T_{U}-T_{E,C}$), which is increased by adding R.E. and decreased by increasing cooling rate, is considered to be a suitable eutectic reaction parameter for predicting graphite morphology. According to the criterion, A-type graphite is mainly suggested to form for ${\Delta}T_1$ over $20^{\circ}C$. Eutectic reaction time (${\Delta}t$), which is decreased by adding R.E. or increasing cooling rate, is a suitable eutectic reaction parameter for predicting eutectic cell size. Eutectic cell size is found to decrease in a proportion to the decrease of ${\Delta}t$.
Kim, Woo-Gon;Kim, Sung-Ho;Lee, Kyung-Yong;Ryu, Woo-Seog
Proceedings of the KSME Conference
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2001.06a
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pp.223-230
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2001
The Monkman-Grant (M-G) and its modified parameters were estimated for modified type 316LN and $9{\sim}12Cr-1Mo$ steels with chemical variations. Several sets of creep data were obtained by constant-load creep tests in $550-650^{\circ}C$ ranges. The relation parameters, m, $m^*$, C and $C^*$ were proposed and discussed for two alloy systems. In creep fracture mode, type 316LN steel showed domination of the intergranular fracture caused by growth and coalescence of cavities. On the other hand, the Cr-Mo steel showed transgranular fracture of the ductile type caused from softening at high temperature. In spite of the basic differences in creep fracture modes as well as creep properties, the M-G and its modified relations demonstrated linearity within the $2{\sigma}$ standard deviation. The value of the m parameter of the M-G relation was 0.90 in the 316LN steel and 0.84 in the Cr-Mo steel. The value of the $m^*$ parameter of the modified relation was 0.94 in the 316LN steel and 0.89 in Cr-Mo steel. The modified relation was superior to the M-G relation because the $m^*$ slopes almost overlapped regardless of creep testing conditions and chemical variations to the two alloy systems.
Kim, M.J.;Lee, J.H.;Park, E.K.;Yang, W.I.;Jung, H.S.;Choi, Y.O.;Lee, S.Y.
Progress in Superconductivity
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v.8
no.2
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pp.143-151
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2007
Accurate measurements of the microwave surface resistance (Rs) of high temperature superconductor (HTS) films are important with regard to applications of HTS materials for wireless communications. As the surface resistance values of HTS films are usually extracted from the measured unloaded quality factor ($Q_0$) of resonators made of HTS films, it is essential to measure the resonator $Q_0$ with accuracy. The $TE_{011}\;mode\;Q_0$ of sapphire resonators with the endplates made of $YBa_2Cu_3O_{7-{\delta}}$(YBCO) film on $LaAlO_3$ is measured by using the S-parameter circle-fit method at a frequency of about 19.6 GHz and temperatures of 30 K to 90 K, which is compared with the measured values by using the Lorentzian-fit method. Good agreements are found between the two sets of $Q_0$ values measured by using the two different methods whether the resonator is used in a weak-coupling scheme or a strong-coupling scheme, showing reliability of both methods fur measuring the resonator $Q_0$ accurately. The $Q_0$ of sapphire resonators with a gap between the top plate and the rest of the resonator is also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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