Better fundamental understanding of the interactions between the in-cylinder flows and combustion process is an important requirement for further improvement in the fuel economy and emissions of internal combustion(IC) engines. Flow near a spark plug at the time of ignition plays an important role for early flame kernel development(EFKD). Velocity data measurements in this study were made with a two-component laser Doppler velocimetry(LDV) near a spark plug in a single cylinder optical spark ignition(SI) engine with a heart-shaped combustion chamber. LDV velocity data were collected on an individual cycle basis under wide-open motored conditions with an engine speed of 1,000rpm. This study examines and compares the flow fields as interpreted through ensemble, cyclic and discrete wavelet transformation(DWT) analysis. The energy distributions in the non-stationary engine flows are also investigated over crank angle phase and frequency through continuous wavelet transformation(CWT) for a position near a spark plug. Wavelet analysis is appropriate for analyzing the flow fields in engines because it gives information about the transient events in a time and frequency plane. The results of CWT analysis are provided and compared with the mean flows of DWT first decomposition level for all cycles at a position. Low frequency high energy found with CWT corresponds well with the peak locations of the mean velocity. The high frequency flows caused by the intake jet gradually decay as the piston approaches the bottom dead center(BDC).
When a random sample is taken from a certain class of discrete and continuous distributions whose support depend on two parameters, we could find that there exists the complete and sufficient statistic for parameters which belong to a certain class, and fomulate the uniformly minimum variance unbiased estimator (UMVUE) of any estimable function. Some UMVUE's of parametric functions are illustrated for the class of the distribution. Especially, we find that the UMVUE of some estimable parametric function from the truncated normal distribution could be expressed by the version of the Mill's ratio.
Due to the inherent dimensional uncertainty, the tolerances accumulate in the assembly of plasma cutting torch. Tolerance accumulation has serious effect on the performance of the plasma torch. This study proposes a statistical tolerance propagation model, which is based on matrix transform. This model can predict the final tolerance distributions of the completed plasma torch assembly with the prescribed statistical tolerance distribution of each part to be assembled. Verification of the proposed model was performed by making use of Monte Carlo simulation. Monte Carlo simulation generates a large number of discrete plasma torch assembly instances and randomly selects a point within the tolerance region with the prescribed statistical distribution. Monte Carlo simulation results show good agreement with that of the proposed model. This results are promising in that we can predict the final tolerance distributions in advance before assembly process of plasma torch thus provide great benefit at the assembly design stage of plasma torch.
High injection pressure system has been developed as a measure to reduce harmful exhaust gases. In order to understand the effect of pressure on diesel spray injection process, wide range of high injection pressure was tested. The gas phase is modelled by the Eulerian continuum conservation equations of mass, momentum, energy and fuel vapour fraction. The liquid phase is modelled following the discrete droplet model approach in Lagrangian form. The droplet distributions, vapor fractions and gas flows are analyzed in various injection pressure cases. The distributions of spray and vapor increase and the Sauter mean diameter decreases with increasing injection pressure quickly in a low pressure area but slowly in a high pressure area.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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제19권37호
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pp.31-40
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1996
The amount of safety stock is decided from various information such as the forecasted demand, the lead time, the size of the order quantity and the desired service level. There are two cases to consider the problem of setting safety stock when both the demand in a period and the lead time are characterized as random variables: the first case is the parameters of the demand and lead time distributions are known, the second case is they are unknown and must be estimated. The objective of this study is to present the procedure for setting safety stocks in the case the parameters of the demand and lead time distributions are unknown and must be estimated. In this study, a simple exponential smoothing model is used. to generate the estimates of demand in each period and a discrete distribution of the lead time is developed from historical data, and the optimal service level is used which determined to consider both of a backorder and lost sale.
The IEEE 802.11 protocol is the most mature technology for WLANs(Wireless Local Area Networks). However, as the number of stations increases, the delay and throughput performance of IEEE 802.11 MAC(Medium Access Control) degrades severely. In this paper, we present the comprehensive performance analysis of IEEE 802.11 MAC protocol by investigating the MAC layer packet service time when arrival packet sizes have a general probability distribution. We obtain the discrete probability distribution of the MAC layer service time. By using this, we analyze the system throughput and the MAC layer packet service time of IEEE 802.11 MAC protocol in wireless LAN environment. We take some numerical examples for the system throughput and the mean packet service time for several special distributions of arrival packet sizes.
This paper describes on the Korean continuous speech recognition system for flight reservation. It adopts a frame-synchronous One-Pass DP search algorithm driven by syntactic constraints of context free grammar(CFG). For recognition, 48 phoneme-like units(PLU) were defined and used as basic units for acoustic modeling of Korean. This modeling was conducted using a HMM technique, where each model has 4-states 3-continuous output probability distributions and 3-discrete-duration distributions. Language modeling by CFG was also applied to the task domain of flight reservation, which consisted of 346 words and 422 rewriting rules. In the tests, the sentence recognition rate of 62.6% was obtained after speaker adaptation.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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한국전산구조공학회 2001년도 가을 학술발표회 논문집
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pp.393-400
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2001
A simple numerical modelling technique is proposed for estimating the shear stress distribution in beams of framed tube structures with multiple internal tubes. The structures are analysed using a continuum approach in which each tube is individually modelled by a tube beam that accounts for the flexural and shear deformations, as well as the shear lag effects. The method idealises the discrete tubes-in-tube structures as an assemblage of equivalent multiple beams, each composed of orthotropic plate panels. The numerical analysis of shear stress is based on the elastic theory in conjunction with the minimum potential energy principle. By simplifying assumptions regarding the form of strain distributions in external and internal tubes, the shear stress distributions are expressed in terms of a series of linear functions of the second moments of area of the structures and the corresponding geometric and material properties, as well as the applied loads. The simplicity and accuracy of the proposed method are demonstrated through the solutions of three numerical examples.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제19권10호
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pp.2014-2027
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1994
A queueing model with two input streams of different service priorities is studied. Specifically, IBP+BP/D/1 with head-of-line priority is analyzed. IBP and BP stand for Interrupted Bernoulli Process and Bernoulli Process respectively. The BP-stream customers have the higher service priority over the IBP-stream customers. An exact analysis of this priority queue is presented to derive the distributions of the state of the system at steady state, the waiting time distributions for each class of customers, and the interdeparture time distributions. The numerical results of the analysis are presented to show how the various parameters of the low and high priority arrival processes affect the performance of the system.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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제31권1호
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pp.15-24
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2006
In simulation input modeling, it is important to identify a probability distribution to represent the input process of interest. In this paper, an appropriate sample size is determined for parameter estimation associated with some typical probability distributions frequently encountered in simulation input modeling. For this purpose, a statistical measure is proposed to evaluate the effect of sample size on the precision as well as the accuracy related to the parameter estimation, square rooted mean square error to parameter ratio. Based on this evaluation measure, this sample size effect can be not only analyzed dimensionlessly against parameter's unit but also scaled regardless of parameter's magnitude. In the Monte Carlo simulation experiments, three continuous and one discrete probability distributions are investigated such as ; 1) exponential ; 2) gamma ; 3) normal ; and 4) poisson. The parameter's magnitudes tested are designed in order to represent distinct skewness respectively. Results show that ; 1) the evaluation measure drastically improves until the sample size approaches around 200 ; 2) up to the sample size about 400, the improvement continues but becomes ineffective ; and 3) plots of the evaluation measure have a similar plateau pattern beyond the sample size of 400. A case study with real datasets presents for verifying the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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