International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권6호
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pp.12-19
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2003
This paper presents the effect of boundary conditions in various failure pressure models published for the estimation of failure pressure. Furthermore, this approach is extended to the failure prediction with the aid of a failure probability model. The first order Taylor series expansion of the limit state function is used in order to estimate the probability of failure associated with each corrosion defect in buried pipelines for long exposure period with unit of years. A failure probability model based on the von-Mises failure criterion is adapted. The log-normal and standard normal probability functions for varying random variables are adapted. The effects of random variables such as defect depth, pipe diameter, defect length, fluid pressure, corrosion rate, material yield stress, material ultimate tensile strength and pipe thickness on the failure probability of the buried pipelines are systematically investigated for the corrosion pipeline by using an adapted failure probability model and varying failure pressure model.
The reliability data analysis for components of CNC machining center is studied in this paper. The failure data of mechanical part is analyzed by Exponetial, Weibull, and Log-normal distributions. And then, the optimum failure distribution model is selected by goodness of fit test. The reliability data analysis program is developed using ASP language. The failure rate, MTBF, life, and failure mode of mechanical parts are estimated and searched by this program. The failure data and analysis results are stored in the database.
Inorder ot estimate the running life of turbine rotors, fatigue crack propagation low, da/dN = C(${\DELTA}K)^m$, proposed by paris et al. has been widely applied. In this study, fatigue crack propagation rates for 16 samples of 1% Cr-Mo-V rotor steel were measured and statistical characteristics of m and C values in above equation were reviewed. The results are summarized as follows. 1. C and m follow a log-normal distribution and normal distribution, respectively. And the relation of C and shows a strong negative correlation. 2. Fatigue crack propagation equation can be expressed as da/dN=$4.11{\times}10^{-4}({\Delta}K/153.8)^m$, introducing the ralationship C=$C_oK_o^{-m}$. In this case, contribution of $C_o$ distribution to the distribution of log C shows very small compared to degrees of contribution by m.
Droplet size and distribution are important parameters determining venturi scrubber performance. In this paper, we proposed physical models for a maximum stable droplet size prediction and upper limit log-normal (ULLN) distribution parameters. For the proposed maximum stable droplet size prediction model, a Eulerian-Lagrangian framework and a Reitz-Diwakar breakup model are solved simultaneously using CFD calculations to reflect the effect of multistage breakup and droplet acceleration. Then, two ULLN distribution parameters are suggested through best fitting the previously published experimental data. Results show that the proposed approach provides better predictions of maximum stable droplet diameter and Sauter mean diameter compared to existing simple empirical correlations including Boll, Nukiyama and Tanasawa. For more practical purpose, we developed the simple, one dimensional (1-D) calculation of Sauter mean diameter.
입도분포의 특징분석에 종래의 조직특성치 대신 수치해석적인 분해법의 적용을 시 도하였다. 그 결과 이 방법이 제주해협의 대륙붕 표층퇴적물과 같은 복모드형 입 도분포의 분석에 매우 유용함이 입증 되었다. 복모드형 입도분포 퇴적물은 제주해협 대륙붕에서는 86%의 높은 비율을 점한다. 종래의 입도특성치(평균, 표준편차, 왜도, 첨도)는 복모드형 입도분포에 대해서는 왜곡된 값을 보인다. 따라서 입도분포의 모드 에 대체로 대응되는 정규성분으로 분해해서 각 정규성분의 특성치를 해석함으로써 입 도특성치에서와 같은 특징의 누락이나 왜곡을 피할 수 있다. 제주해협 대륙붕의 167개 퇴적물 입도분포곡선을 비선형 최소자승법을 사용하여 정규성분으로 분해해서 총 387 개의 정규성분을 얻었다. 정규성분의 평균은 1-3 phi 8-9 phi에 집중되는 것이 많다. 이중 조립질 정규성분의 평균치는 복잡하고 특징적인 지리적 분포를 보인다. 이러한 분포는 퇴적물 총층후 분포와 매우 유사하며 해저면의 지질과 지형을 면밀하게 반영하 고 있다. 해저면을 형성하는 퇴적층은 플라이스토세 후기의 해침성 모래층이며 해저지 형은 플라이스토세말 빙하기 저해수면시기의 침식에 의해 형성된 것으로 보인다.
점착성 유사는 비점착성 유사보다 작은 입자 크기를 가지며 전자기적 점착력에 의해 연속적인 응집과 파괴의 과정인 응집현상을 겪는다. 응집현상에 의해 생긴 유사 덩어리를 플럭(Floc)이라고 하며 유사의 응집현상은 점착성 유사가 가지는 입자 크기, 침강속도, 밀도를 변화시킨다. 유사의 이동은 크기, 침강속도, 밀도에 영향을 받는다. 따라서 점착성 유사의 여러 특성에 관여하는 입자의 크기에 대한 충분한 이해는 점착성 유사의 이동을 파악하는 데에 필수적이다. 본 연구에서는 점착성 유사의 여러 특성 중, 입자 크기 분포에 대한 특성을 분석하는 것을 수행하였다. 일반적으로 점착성 유사의 연구에서 입도 분포는 Log-normal 분포로 가정하여 사용되고 있다. 그러나 그 적합성에 대해서는 검증된 바가 없다. 따라서 과거 연구에서 조사된 점착성 유사의 입도 분포 자료를 현장에서 측정된 자료와 실험실에서 측정된 자료로 나누어 수집한 후, 표본에 통계학적인 방법인 적합도 검정을 사용하여 실제 어떠한 분포를 모사하는지 살펴보았다. 적합도 검정은 Kolmogorov- Smirnov (K-S)검정을 이용하였으며 K-S 검정의 결과가 유의수준 5%를 통과하는 경우 가정된 분포가 실제 표본을 잘 모사하는 것으로 판단하였다. 적합도 검정 결과, 점착성 유사의 입도 분포는 현장 실험과 실험실 실험에서 다른 특징을 나타내었다. 현장 실험의 경우 입도 분포의 형태가 지수 분포의 형태를 나타내는 경우가 많았으며 Gamma 분포가 우수하게 모사하였다. 실험실 실험의 입도 분포는 일반적인 양의 왜곡도를 가지는 분포를 그렸으며 GEV 분포와 Gamma 분포가 우수하게 모사하였다. 두 경우 모두 Log-normal 분포가 적합하다고 판단되는 경우는 많지 않았다. 그러나 Log-normal 분포에 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수의 분포로 모사한 경우 유의수준 5%를 통과하는 경우가 크게 증가하였다. 향후에는 점착성 유사의 입도 분포를 모사하고 사용함에 있어 Log-normal 분포를 무조건적으로 이용하는 것은 지양해야할 것으로 판단된다. 2 매개변수의 분포를 점착성 유사의 입도분포로 사용할 경우, Gamma 분포를 추천하며, 기존에 사용되던 Log-normal 분포를 사용할 경우 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수의 Log-normal 분포를 이용할 것을 추천한다. 또한 점착성 유사의 입도를 모사하는 분포를 개발하여 사용한다면 점착성 유사의 이동과 특성을 연구할 때 가장 중요한 크기 특성에 대한 많은 정보를 제공할 수 있다고 판단된다.
염해에 콘크리트 구조물은 사용기간의 증가에 따라 내구성에 문제가 발생하므로 보수를 포함한 유지관리가 필수적이다. 일반적으로 결정론적인 방법으로 내구수명이 결정되고 이에 따라 유지관리비가 평가되고 있으나, 확률론적 유지관리 기법을 고려할 경우 연속적인 보수비용이 평가되므로 합리적인 유지관리가 가능하다. 기존의 확률론적 유지관리 기법에서는 정규분포만 고려되었으나, 본 연구에서는 초기 내구수명 및 보수에 따른 수명-확률함수에 로그함수를 고려할 수 있도록 개선되었으며, OPC 및 GGBFS를 사용한 콘크리트에 대하여 보수비용을 평가하였다. 로그 함수를 가지는 수명-확률함수는 중앙값 이전보다 이후에 미치는 영향이 지배적이므로 초기 내구수명 분포에 유리하며 전반적으로 낮은 보수비용을 도출할 수 있다. GGBFS를 사용한 콘크리트는 OPC 콘크리트 비하여 높은 내구수명과 낮은 보수횟수를 통하여 30% 수준으로 보수비가 감소하였다. 본 연구에서 도출된 확률론적 유지관기 기법은 정규분포 뿐 아니라 로그분포를 가지는 수명-확률함수를 초기 및 다양한 보수시기에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 더욱 합리적인 보수비용을 도출할 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권4호
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pp.409-425
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2024
Logistic regression models are commonly used to explain binary health outcome variable using independent variables such as patient characteristics in medical science and public health research. Although there is no distributional assumption required for independent variables in logistic regression, variables with severely right-skewed distribution such as lab values are often log-transformed to achieve symmetry or approximate normality. However, lab values often have zeros due to limit of detection which makes it impossible to apply log-transformation. Therefore, preprocessing to handle zeros in the observation before log-transformation is necessary. In this study, five methods that remove zeros (shift by 1, shift by half of the smallest nonzero, shift by square root of the smallest nonzero, replace zeros with half of the smallest nonzero, replace zeros with the square root of the smallest nonzero) are investigated in logistic regression setting. To evaluate performances of these methods, we performed a simulation study based on randomly generated data from log-normal distribution and logistic regression model. Shift by 1 method has the worst performance, and overall shift by half of the smallest nonzero method, replace zeros with half of the smallest nonzero method, and replace zeros with the square root of the smallest nonzero method showed comparable and stable performances.
This paper introduces a channel model that is a combination of Rice and log-normal statistics, with independent shadowing affectingeach direct and diffuse component, repectively. This model extends the channel model of a combined Rice and Log-normal, proposed by Corazza, to include the independent shadowing. The validity of model is confirmed by comparisons with the data collectedin the literature, the analytical model, and the computer model in terms of probability distribution of the evvelope of each model. The model turns out to be one of many well-known narrowband models in limiting cases, e.g. Rayleigh, Rice, log-normal, Suzuki, Loo, and Corazza. Finally, the examples of bit error probability evaluations for several values of the elevation angle in the channel are provided.
Spin distribution of dark matter halos in a cosmological N-body simulation is well fitted by a log-normal distribution, but the origin of the log-normal like shape is still unknown. To understand the evolution of spin and the origin of spin distribution, we have studied the change of the angular momentum of simulated halos through their merging histories. First, we traced merging histories of the dark matter halos and measured the probability distribution of the angular momentum changes from a series of simulations. We were able to fit the angular momentum changes with the Gaussian distribution in spaces of M, spin, ${\Delta}M$. Using the simulated merging trees and the distribution of angular momentum changes during the merging events, we can recover the spin distribution of halos over the various mass scales.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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