In this study, the analytical method to evaluate the response of rotor-bearing system subjected to base excitation was presented. The equations of motion contain speed dependent gyroscopic terms, base rotation dependent parametric terms and several forcing function terms which depend on linear accelerations, rotational accelerations and a combination of linear and rotational combination. The study of rotor-bearing system excited by its base motion is not only able to predict the rotational performance, but provides the fundamental data for vibration isolation. In order to illustrate transient response, transient response analysis of a practical application sample were performed. The transient response was carried out for the given base excitation by using the state-space Newmark method that incorporates the average velocity concept.
This paper purports to investigate the statistical basic principles through "TRIZ-used 6-sigma integrated activity design" and further, to raise "the importance of measuring technical innovative activities based on 6-sigma integrated design methodology by organization". This paper intends to investigate how the activities of the best conditions, which are necessary for the stage of 6-sigma design, are chosen in the TPM-based 6-sigma integration activities. And it will examine the options, when used together with other technique, in the probability statistical methodology. Through the combination of the situations which are chosen when activity techniques, which are mostly used for production and technology, and 6-sigma integration activities are used together, it intends to practically use as the basic data for company standards.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.931-954
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2003
It is widely recognized that economic time series involved not only the linearities but also the non-linearities. In this paper, when the economic time series data have the nonlinear characteristics we propose the forecasts method using combinations of both forecasts from linear and nonlinear models. In empirical study, we compare the forecasting performance of 4 exchange rates models(AR, GARCH, AR+GARCH, Bilinear model) and combination of these forecasts for dairly Won/Dollar exchange rates returns. The combination method is selected by the estimated individual forecast errors using Monte Carlo simulations. And this study shows that the combined forecasts using unrestricted least squares method is performed substantially better than any other combined forecasts or individual forecasts.
Khan, M.S.;Bhatti, S.A.;Asghar, A.A.;Chaudhary, M.A.;Bilal, M.Q.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제10권1호
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pp.70-74
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1997
Data on 2,571 lactation records of Nili-Ravi buffaloes from four institutional herds and four field recording centers were analyzed under an animal model to see the effect of season definition on the error variance of the fitted model. Herd-year-season(HYS) was the main fixed effect along with permanent environment, breeding value and residuals as the random effects. All known relationships among the animals were considered. The error variance differed for various HYS combinations. It was minimum when then months were not grouped into seasons. The four or Five season scenarios were better than the two season scenarios. The average number of lactations represented in a HYS combination varied widely from 6 to 28. Very few subclasses for a given HYS combination warrants the use of fewer seasons for animal model evaluation of buffaloes.
This paper presents an accelerated life test of booster pump for home water purifier. The failure analysis shows that decreased flux due to the plastic deformation of bypass spring adjusting pressure is the predominant failure mechanism. An accelerated life test is designed and implemented to estimate the lifetime of the booster pump. Temperature, water pressure and voltage are selected as accelerating variables through the technical review about failure mechanism. It is assumed that the lifetimes of booster pumps follow lognormal distribution and the combination model of temperature and non-thermal stresses holds. The life-stress relationship, acceleration factor, and $B_{10}$ life at design condition are estimated by analyzing the accelerated life test data.
Combined Cycle Unit(CC) generates the primary power from the Gas Turbine(GT) and supplies the remaining heat of the GT to the Steam Turbine(ST) to generate the secondary power from the ST. It plays a major role in terms of energy efficiency and Load Frequency Control(LFC). Incremental Heat Rate(IHR) curves of economic dispatch(ED) of CC is applied differently by GT/ST combination. But It is practically difficult because of performance test by all combinations. This paper suggests a reasonable method for estimating IHR curves for partial combinations(1:1~(N-1):1) using IHR curves when operating with GT alone(1:0) and with all(N:1) combinations of CC.
We propose a network traffic prediction model based on linear and nonlinear model combination. Network traffic is modeled by an autoregressive moving average model, and the error between the measured and predicted network traffic values is obtained. Then, an echo state network is used to fit the prediction error with nonlinear components. In addition, an improved slime mold algorithm is proposed for reservoir parameter optimization of the echo state network, further improving the regression performance. The predictions of the linear (autoregressive moving average) and nonlinear (echo state network) models are added to obtain the final prediction. Compared with other prediction models, test results on two network traffic datasets from mobile and fixed networks show that the proposed prediction model has a smaller error and difference measures. In addition, the coefficient of determination and index of agreement is close to 1, indicating a better data fitting performance. Although the proposed prediction model has a slight increase in time complexity for training and prediction compared with some models, it shows practical applicability.
The purpose of this study is to evaluate the combination of details on the maternity clothes of one-piece type through visual evaluation which helps compensating pregnant women's body defects for their more attractive fashion styles. The data evaluated by a multiple ranking test were analyzed by mean, paired t-test, general linear models procedure and Duncan's multiple ranged test. The result are as follows : 1) The pregnant woman wearing the one-piece dress with notched collar, pleats and whole button looks longer in lower part of bodies, smaller in upper body, slimmer, have less appeared bust and abdomen, more balanced as a Whole than when wearing others. And also, it makes a pregnant woman be seen more refined and simple. 2) In case of a pregnant woman, a one-piece dress with notched collar, tuck and whole button makes her look longer in neck, narrower in shoulder, and more active than when wearing others. 3) With roll collar, pleats and whole button, it looks taller and more graceful than when wearing others.
In the pursuit of enhancing image fusion techniques, this research presents a novel approach for fusing multimodal images, specifically infrared (IR) and visible (VIS) images, utilizing a combination of partial differential equations (PDE) and discrete cosine transformation (DCT). The proposed method seeks to leverage the thermal and structural information provided by IR imaging and the fine-grained details offered by VIS imaging create composite images that are superior in quality and informativeness. Through a meticulous fusion process, which involves PDE-guided fusion, DCT component selection, and weighted combination, the methodology aims to strike a balance that optimally preserves essential features and minimizes artifacts. Rigorous evaluations, both objective and subjective, are conducted to validate the effectiveness of the approach. This research contributes to the ongoing advancement of multimodal image fusion, addressing applications in fields like medical imaging, surveillance, and remote sensing, where the marriage of IR and VIS data is of paramount importance.
For planning and developing rural regions, it is very important to understand and utilize regional characteristics including social, demographic, and economic aspects. The purpose of this study is to find effective analysis techniques and provide a procedure design for mining regional characteristics in South Korea through reviewing and analyzing 41 related studies. The engaged research methods can be classified into five categories (PCA+CA, PCA, CA, GIS, and PCA+GIS) with the combination of three methodologies: principal component analysis (PCA), cluster analysis (CA), and geographical information system (GIS). The combination of PCA and CA occupied about 40 % of research methods used in related studies. The analysis tool of Korean Rural Information Supporting System (KRISS) is designed based on the outcomes of this study and applied to classify the regional capacity of agriculture using agricultural census data (2000) for evaluating its applicability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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