In this work, the model of magneto-thermoelasticity based on memory-dependent derivative (MDD) is applied to a one-dimensional thermal shock problem for a functionally graded half-space whose surface is assumed to be traction free and subjected to an arbitrary thermal loading. The $Lam{\acute{e}}^{\prime}s$ modulii are taken as functions of the vertical distance from the surface of thermoelastic perfect conducting medium in the presence of a uniform magnetic field. Laplace transform and the perturbation techniques are used to derive the solution in the Laplace transform domain. A numerical method is employed for the inversion of the Laplace transforms. The effects of the time-delay on the temperature, stress and displacement distribution for different linear forms of Kernel functions are discussed. Numerical results are represented graphically and discussed.
Lasso (Tibshirani, 1996) and Elastic Net (Zou and Hastie, 2005) have been widely used in various fields for simultaneous variable selection and coefficient estimation. Bayesian methods using a conditional Laplace and a double Pareto prior specification have been discussed in the form of hierarchical specification. Full conditional posterior distributions with each priors have been derived. We compare the performance of Bayesian lassos with Laplace prior and the performance with double Pareto prior using simulations. We also apply the proposed Bayesian hierarchical models to real data sets to predict the collapse of governments in Asia.
We consider the M/G/1 queue with instantaneous feed-back. The probabilities of feedback are determined by the state of the underlaying Markov chain. by using the supplementary variable method we derive the generating function of the number of customers in the system. In the analysis it is required to calculate the matrix equations. To solve the matrix equations we use the notion of Ex-tended Laplace Transform.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.13
no.1
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pp.37-49
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2000
This paper is for the first essential study on the development of unified finite element formulations for solving problems related to the dynamics/thermoelastics behavior of solids. In the first part of formulations, the finite element method is based on the introduction of a new quantity defined as heat displacement, which allows the heat conduction equations to be written in a form equivalent to the equation of motion, and the equations of coupled thermoelasticity to be written in a unified form. The equations obtained are used to express a variational formulation which, together with the concept of generalized coordinates, yields a set of differential equations with the time as an independent variable. Using the Laplace transform, the resulting finite element equations are described in the transform domain. In the second, the Laplace transform is applied to both the equation of heat conduction derived in the first part and the equations of motions and their corresponding boundary conditions, which is referred to the transformed equation. Selections of interpolation functions dependent on only the space variable and an application of the weighted residual method to the coupled equation result in the necessary finite element matrices in the transformed domain. Finally, to prove the validity of two approaches, a comparison with one finite element equation and the other is made term by term.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.12
no.2
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pp.141-149
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2002
Although the finite element method has become an indispensible tool for the dynamic analysis of structures, difficulty remains to quantify the errors associated with discretization. To improve the modeling accuracy, this paper proposes a method to make a combined use of finite elements and exact dynamic elements. Exact interpolation functions for the Timoshenko beam element are derived using the exact dynamic element modeling (EDEM) and compared with interpolation functions of the finite element method (FEM). The exact interpolation functions are tested with the Laplace variable varied. A combined use of finite element method and exact interpolation functions is presented to gain more accurate mode shape functions. This paper also presents a combined use of finite elements and exact dynamic elements in design/reanalysis problems. Timoshenko flames with tapered sections are tested to demonstrate the design procedure with the proposed method. The numerical study shows that the combined use of finite element model and exact dynamic element model is very useful.
Advanced reactors, such as Small Modular Reactors or existing Nuclear Power Plants, often use Field Programmable Gate Array (FPGA) based controllers in new Instrumentation and Control (I&C) system architectures or as an alternative to existing analog-based I&C systems. Compared to CPU-based Programmable Logic Controllers (PLCs), FPGAs offer better overall performance. However, programming functions on FPGAs can be challenging due to the requirement for a hardware description language that does not explicitly support the operation of real numbers. This study aims to implement the Reactor Trip (RT) functions of the existing analog-based Reactor Protection System (RPS) using FPGAs. The RT equations for Overtemperature delta Temperature and Overpower delta Temperature involve dynamic compensators expressed with the Laplace transform variable, 's', which is not directly supported by FPGAs. To address this issue, the trip equations with the Laplace variable in the continuous-time domain are transformed to the discrete-time domain using the Z-transform. Additionally, a new operation based on a relative value for the equation range is introduced for the handling of real numbers in the RT functions. The proposed approach can be utilized for upgrading the existing analog-based RPS as well as digitalizing control systems in advanced reactor systems.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.6
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pp.1093-1101
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2009
Quantile regression has become a more widely used technique to describe the distribution of a response variable given a set of explanatory variables. This paper proposes a novel modelfor quantile regression using doubly penalized kernel machine with support vector machine iteratively reweighted least squares (SVM-IRWLS). To make inference about the shape of a population distribution, the widely popularregression, would be inadequate, if the distribution is not approximately Gaussian. We present a likelihood-based approach to the estimation of the regression quantiles that uses the asymmetric Laplace density.
In this paper, we are concerned with the nonlinear elliptic equations of the p(x)-Laplace type $$\{\begin{array}{lll}-div(a(x,{\nabla}u))+{\mid}u{\mid}^{p(x)-2}u={\lambda}f(x,u) && in\;{\Omega}\\(a(x,{\nabla}u)\frac{{\partial}u}{{\partial}n}={\lambda}{\theta}g(x,u) && on\;{\partial}{\Omega},\end{array}$$ which is subject to nonlinear Neumann boundary condition. Here the function a(x, v) is of type${\mid}v{\mid}^{p(x)-2}v$ with continuous function $p:{\bar{\Omega}}{\rightarrow}(1,{\infty})$ and the functions f, g satisfy a $Carath{\acute{e}}odory$ condition. The main purpose of this paper is to establish the existence of at least three solutions for the above problem by applying three critical points theory due to Ricceri. Furthermore, we localize three critical points interval for the given problem as applications of the theorem introduced by Arcoya and Carmona.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.3
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pp.241-253
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2015
In this paper we predict the track of typhoons using a Bayesian principal component regression model based on wind field data. Data is obtained at each time point and we applied the Bayesian principal component regression model to conduct the track prediction based on the time point. Based on regression model, we applied to variable selection prior and two kinds of prior distribution; normal and Laplace distribution. We show prediction results based on Bayesian Model Averaging (BMA) estimator and Median Probability Model (MPM) estimator. We analysis 8 typhoons in 2006 using data obtained from previous 6 years (2000-2005). We compare our prediction results with a moving-nest typhoon model (MTM) proposed by the Korea Meteorological Administration. We posit that is possible to predict the track of a typhoon accurately using only a statistical model and without a dynamical model.
In this paper, we use a computational algorithm for the inversion of the one and two-dimensional $\mathcal{L}_2$-transform based on the Bromwich's integral and the Fourier series. The new inversion formula can evaluate the inverse of the $\mathcal{L}_2$-transform with considerable accuracy over a wide range of values of the independent variable and can be devised for the functions which are not Laplace transformable and have damping motion in small interval near origin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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