The stiffness of a structure is one of several structural signals that are useful indicators of the amount of damage that has been done to the structure. To accurately estimate the stiffness, an equation of motion containing a stiffness parameter must first be established by expansion as a linear series model, a Taylor series model, or a power series model. The model is then used in multivariate autoregressive modeling to estimate the structural stiffness and compare it to the theoretical value. Stiffness assessment for modeling purposes typically involves the use of one of three statistical model refinement approaches, one of which is the efficient Akaike information criterion (AIC) proposed in this paper. If a newly added component of the model results in a decrease in the AIC value, compared to the value obtained with the previously added component(s), it is statistically justifiable to retain this new component; otherwise, it should be removed. This model refinement process is repeated until all of the components of the model are shown to be statistically justifiable. In this study, this model refinement approach was compared with the two other commonly used refinement approaches: principal component analysis (PCA) and principal component regression (PCR) combined with the AIC. The results indicate that the proposed AIC approach produces more accurate structural stiffness estimates than the other two approaches.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.27
no.4
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pp.366-373
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2001
Economic component screening procedures for multi-component assembly products supplied with warranty are proposed. It is assumed that the screening variable is continuous and the performance variable is dichotomous. Logistic and normal models are considered; the proportion of conforming items is a logistic function of the screening variable in the logistic model and the screening variable given the performance variable is normally distributed in the normal model. Cost models are constructed which involve three cost components; screening inspection cost for each component, cost due to disposing a rejected component, and warranty cost for an assembly product. Methods of finding the optimal screening procedures are presented and numerical examples are given.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.50
no.4
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pp.172-179
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2001
A component based method out of load modeling is to aggregate component load model according to the composition rate of each component load at load bus based on the circuit theory. But the most of component loads respond complex nonlinear characteristics respect to voltage and frequency variation due to the control techniques and semiconductor elements applied to component load. It needs to verify this approach through actual experiment of the aggregation of component load even if it can be down. To identify this aggregation method well known, this paper is proposed the classifying method of component load characteristics for component loads to group by quantitative analysis. The component load characteristics were divided into several types by KSOM (kohonen self organizing map), which can classify multi-dimension vector, component load pattern, into two-dimension vector. Some ambiguous cases happened from KSOM were classified by the proposed closing degree.
The successful application of the component-based approach - widely used to model structural joints - requires knowledge of the mechanical properties of the constitutive joint components, including an appropriate assembly procedure to derive the joint properties. This paper presents a component-method model for a structural joint component that is located in the tension zone of blind-bolted connections to concrete-filled tubular steel profiles. The model relates to the response of blind-bolts with headed anchors under monotonic loading, and the blind-bolt is termed the "Extended Hollo-bolt". Experimental data is used to develop the model, with the data being collected in a manner such that constitutive models were characterised for the principal elements which contribute to the global deformability of the connector. The model, based on a system of spring elements, incorporates pre-load and deformation from various parts of the blind-bolt: (i) the internal bolt elongation; (ii) the connector's expanding sleeves element; and (iii) the connector's mechanical anchorage element. The characteristics of these elements are determined on the basis of piecewise functions, accounting for basic geometrical and mechanical properties such as the strength of the concrete applied to the tube, the connection clamping length, and the size and class of the blind-bolt's internal bolt. An assembly process is then detailed to establish the model for the elastic and inelastic behaviour of the component. Comparisons of model predictions with experimental data show that the proposed model can predict with sufficient accuracy the response of the component. The model furthers the development of a full and detailed design method for an original connection technology.
Component Based Software Development has been recognized as a new software development paradigm, and received much attention among researchers. However, it requires software architecture based development to assure component reusability and efficient software development. This paper proposes the Component Based 4+1 View Model of software architecture to support component based software development. It is redefined on the basis of the existing 4+1 view model of software architecture developed by Kruchten. Also, we describe the elements of the view model in detail with UML. This architecture constructs the foundation of component based software such as increasing the understanding of software and providing the information about how the components interact with each other. It can be done by exposing the context for the use of software components to each views.
SCA (Software Communication Architecture), which has been adopted as a SDR(Software Defined Radio) Forum standard, provides a framework that successfully exploits common design patterns of embedded systems software. However, the SCA is inadequate as a component framework since it does not explicitly specify (1) a component model that defines how to express a component interface and how to implement it, (2) a package model that defines what and how to package in deployment units, and (3) a deployment model that defines the deployment environment and deployment process. In this paper, we propose a SCA-based component framework for SDR. Specifically, we present (1) a component model that defines a component as a specialized CORBA object that implements object management functionality, (2) a package model exploiting the existing XML descriptors of the SCA, and (3) a deployment model that defines a SCA-based deployment environment, a boot-up process that restores the deployment state, and a deployment process that supports lazy application instantiation and dynamic component replacement.
We consider the panel data regression model with nested error componets. In this paper, the several Lagrange Multipler tests for the nested error component model are derived. These tests extend the earlier work of Honda(1985), Moulton and Randolph(1989), Baltagi, et al.(1992) and King and Wu(1997) to the nested error component case. Monte Carlo experiments are conducted to study the performance of these LM tests.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.15
no.2
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pp.1-14
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2008
The distinguished prosperity of information technologies from great progress of e-business during the last decade has unavoidably made software development for active data mining to discovery hidden predictive information regarding business trends and behavior from vary large databases. Therefore this paper develops an active mining object(ADMO) component, which provides real-time predictive information from web databases. The ADMO component is to extended ADO(ActiveX Data Object) component to active data mining component based on COM(Component Object Model) for application program interface(API). ADMO component development made use of window script component(WSC) based on XML(eXtensible Markup Language). For the purpose of investigating the application environments and the practical schemes of the ADMO component, experiments for diverse practical applications were performed in this paper. As a result, ADMO component confirmed that it could effectively extract the analytic information of classification and aggregation from vary large databases for Web services.
In component based development, component modeling for understanding and analyzing is the important part and is used to improve reusability. Generally, components are need to be divided into two types according to their usages, where the developer and assembler are usually different. To make a good component model, a complete component and interface specification for those components are needed. And the component model needs to adept two different views of developer and assembler. In this paper, we suggest two different views of component model that is related to views from developer and assembler, and we expand UML. Also we validate the efficiency of the suggested model by developing and applying a tool for building, managing and automatic transformation.
International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.386-397
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2007
One major development in bridge life cycle cost analysis (LCCA) in recent years is to develop deterioration model for bridge components so that the times of repair/replacement throughout a component's life span can be properly determined. Taiwan also developed her own bridge LCCA model in 2003, integrating with the bridge inspection database in the local bridge management system (T-BMS). Under the framework of the local LCCA model, this study employs the reliability method in developing a deterioration model of bridge components. A component deteriorates through time in its reliability, which represents the probability of a component's condition index exceeds a user specified threshold. Model assumptions and rationale are described in the paper. The steps for applying the developed model are explained in detail. Results and findings are reported.
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