Canonical correlation analysis was used to relate 17 soil-site variables to bamboo diameter, height, and internodal characteristics. The first canonical correlation was highly significant, explained much of the variance in both sets of variables, and the canonical variates made sense biologically. Surface soil depth, total nitrogen and percent organic matter had high positive correlations with the first soil-site canonical variate. Clay content (%) and cation exchange capacity were negatively correlated with the first soil-site canonical variate. Only 8 of predictor variables were considered relevant for predicting bamboo growth.
Redundancy is commonly employed to improve system reliability. In most situations, components in the standby configurations are assumed statistically similar but independent. In many realistic models, all parts in standby are not treated as identical as they have different failure possibilities. The operational structure of the system has subsystem-1 with five identical components working under 2-out-of-5: G; policy, and the subsystem-2 has two units and functioning under 1-out-of-2: G; policy. Failure rates of units of subsystems are constant and assumed to follow an exponential distribution. Computed results give a new aspect to the scientific community to adopt multi-dimension repair in the form of the copula.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.4
s.97
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pp.205-212
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1999
A three dimensional binary parallel robot manipulator uses actuators which have only two stable states and its structure is variable geometry truss. As a result, it has a finite number of states and fault tolerant mechanism because of kinematic redundancy. This kind of robot manipulator has some advantages compared to a traditional one. Feedback control is not required, task repeatability can be very high, and finite state actuators are generally inexpensive. Because the number of states of a binary robot manipulator grows exponentially with the number of actuators it is very difficult to solve and inverse kinematic problem. The goal of this paper is to develop an efficient algorithm to solve an inverse kinematic problem of three dimensional binary parallel robot manipulator using a backbone curve when the number of actuators are too much. We first derive the coordinate transformations associated with a three degree of freedom in-parallel actuated robot manipulator. The backbone curve is generated optimally by considering the maximum roll and pitch angles of the robot manipulator configuration and length of link. Then, the robot manipulator is fitted along the backbone curve with some criterion.
Shortest path tree(SPT) construction is essential in high performance routing in an interior network using link state protocols. When some links have new state values, SPTs may be rebuilt, but the total rebuilding of the SPT in a static way for a large computer network is not only computationally expensive, unnecessary modifications can cause routing table instability. This paper presents a new update algorithm, dynamic shortest path tree(DSPT) that is computationally economical and that maintains the unmodified nodes mostly from an old SPT to a new SPT. The proposed algorithm reduces redundancy using a dynamic update approach where an edge becomes the significant edge when it is extracted from a built edge list Q. The average number of significant edges are identified through probability analysis based on an arbitrary tree structure. An update derived from significant edges is more efficient because the DSPT algorithm neglect most other redundant edges that do not participate in the construction of a new SPT. Our complexity analysis and experimental results show that DSPT is faster than other known methods. It can also be extended to solve the SPT updating problem in a graph with negative weight edges.
The membrane-aerated biofilm reactor (MABR) is a promising municipal wastewater treatment process. In this study, two cross-flow MABRs were constructed to explore the carbon and nitrogen removal performance and bacterial succession, along with changes of influent loading shock comprising flow velocity, COD, and NH4-N concentrations. Redundancy analysis revealed that the function of high flow velocity was mainly embodied in facilitating contaminants diffusion and biosorption rather than the success of overall bacterial populations (p > 0.05). In contrast, the influent NH4-N concentration contributed most to the variance of reactor efficiency and community structure (p < 0.05). Pyrosequencing results showed that Anaerolineae, and Beta- and Alphaproteobacteria were the dominant groups in biofilms for COD and NH4-N removal. Among the identified genera, Nitrosomonas and Nitrospira were the main nitrifiers, and Hyphomicrobium, Hydrogenophaga, and Rhodobacter were the key denitrifiers. Meanwhile, principal component analysis indicated that bacterial shift in MABR was probably the combination of stochastic and deterministic processes.
The safety level of a structural system designed per code specifications can not be inferred directly from the reliability of members due to the load redistribution and nonlinear inelastic structural behavior. Comparison of the system and member reliability, which is scarce in the literature, is likely to indicate any possible inconsistency of design codes in providing safe and economical designs. Such a comparative study is presented in this study for moment resisting two-dimensional steel frames designed per AISC LRFD Specifications. The member reliability is evaluated using the resistance of the beam-column element and the elastic load effects that indirectly accounts for the second-order effects. The system reliability analysis is evaluated based on the collapse load factor obtained from a second-order inelastic analysis. Comparison of the system and member reliability is presented for several steel frames. Results suggest that the failure probability of the system is about one order of magnitude lower than that of the most critically loaded structural member, and that the difference between the system and member reliability depends on the structural configuration, degree of redundancy, and dead to live load ratio. Results also suggest that the system reliability is less sensitive to initial imperfections of the structure than the member reliability. Therefore, the system aspect should be incorporated in future design codes in order to achieve more reliability consistent designs.
State estimation of power systems has become vital in recent days of power operation and control. SCADA and EMS are intended for the state estimation and to communicate and monitor the systems which are operated at specified time. Although various methods are used we can achieve the better results by using PMU technique. On placing the PMU, operating time is reduced and making the performance reliable. In this paper, PMU placement is done in two ways. Those are 'optimal technique with pruning operation' and 'depth of unobservability' considering incomplete and complete observability of a network. By Depth of Unobservability Number of PMUs are reduced to attain Observability of the network. Proposed methods are tested on IEEE 14, 30, 57, SR-system and Sub systems (1, 2) with bus size of 270 and 444 buses. Along with achieving complete observability analysis, single PMU loss condition is also achieved.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.29
no.8
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pp.83-89
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2015
This study suggests the methodology to decide the number and adequate capacity of substation transformer in a large-scale offshore wind farm (OWF). The recent trend in transformer capacity of offshore substation is analyzed in many European offshore wind farm sites prior to entering the studies. In order to carry out the economic evaluation for the transformer capacity we present the cost models which consist of investment, operation, and expected energy not supplied (EENS) cost as well as the probabilistic wind power model of wind energy that combines the wind speed with wind turbine output characteristics for a exact calculation of energy loss cost. Economic assessment includes sensitivity analysis of parameters which could impact the 400-MW OWF: average wind speed, availability, discount rate, energy cost, and life-cycle.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.3
s.96
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pp.174-179
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1999
A binary parallel robot manipulator uses actuators which have only two stable states and is structure is variable geometry truss. As a result, it has a finite number of states and fault tolerant mechanism because of kinematic redundancy. This kind of robot manipulator has the following advantages compared to a traditional one. Feedback control is not required, task repeatability can be very high, and finite state actuators are generally inexpensive. Because the number of states of a binary robot manipulator grows exponentially with the number of actuators, it is very difficult to solve an inverse kinematic problem. The goal of this paper is to develop an efficient algorithm to solve an inverse kinematic problem when the number of actuators are too much or the target position is located outside of workspace. The backbone curve is generated optimally by considering the curvature of the robot manipulator configuration and length of link. Then, the robot manipulator is fitted along the backbone curve with some criteria.
For engineering, there are two major challenges in reliability analysis. First, to ensure the accuracy of simulation results, mechanical products are usually defined implicitly by complex numerical models that require time-consuming. Second, the mechanical products are fortunately designed with a large safety margin, which leads to a low failure probability. This paper proposes an efficient and high-precision adaptive active learning algorithm based on the Kriging surrogate model to deal with the problems with low failure probability and time-consuming numerical models. In order to solve the problem with multiple failure regions, the adaptive kernel-density estimation is introduced and improved. Meanwhile, a new criterion for selecting points based on the current Kriging model is proposed to improve the computational efficiency. The criterion for choosing the best sampling points considers not only the probability of misjudging the sign of the response value at a point by the Kriging model but also the distribution information at that point. In order to prevent the distance between the selected training points from too close, the correlation between training points is limited to avoid information redundancy and improve the computation efficiency of the algorithm. Finally, the efficiency and accuracy of the proposed method are verified compared with other algorithms through two academic examples and one engineering application.
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