The accurate evaluation of wind characteristics and wind-induced structural responses during a typhoon is of significant importance for bridge design and safety assessment. This paper presents an expectation maximization (EM) algorithm-based angular-linear approach for probabilistic modeling of field-measured wind characteristics. The proposed method has been applied to model the wind speed and direction data during typhoons recorded by the structural health monitoring (SHM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. In the summer of 2015, three typhoons, i.e., Typhoon Chan-hom, Typhoon Soudelor and Typhoon Goni, made landfall in the east of China and then struck the Jiubao Bridge. By analyzing the wind monitoring data such as the wind speed and direction measured by three anemometers during typhoons, the wind characteristics during typhoons are derived, including the average wind speed and direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral scale, and power spectral density (PSD). An EM algorithm-based angular-linear modeling approach is proposed for modeling the joint distribution of the wind speed and direction. For the marginal distribution of the wind speed, the finite mixture of two-parameter Weibull distribution is employed, and the finite mixture of von Mises distribution is used to represent the wind direction. The parameters of each distribution model are estimated by use of the EM algorithm, and the optimal model is determined by the values of $R^2$ statistic and the Akaike's information criterion (AIC). The results indicate that the stochastic properties of the wind field around the bridge site during typhoons are effectively characterized by the proposed EM algorithm-based angular-linear modeling approach. The formulated joint distribution of the wind speed and direction can serve as a solid foundation for the purpose of accurately evaluating the typhoon-induced fatigue damage of long-span bridges.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.41
no.1
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pp.111-117
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2017
The arrival time of rescue ships is very important in the event of distress. This paper presents the development of experimental data to calculate the arrival time of rescue ships. The ship's traffic probability distribution was used. Mokpo Port was selected as the area of study, and AIS data for a 1 year period were used. For the ship's traffic probability distribution, a gateline was established. The lateral range distribution was calculated and fitted to the normal distribution and two Gaussian mixture distributions (GMD2), and each parameter was extracted. After the locations of ${\mu}$, ${\mu}{\pm}1{\sigma}$ of the normal distribution and ${\mu}_1$ of the two Gaussian mixture distribution(GMD2) were set as waypoints, the location and probability were determined. A scenario was established in relation to each type of parameter. Thus, the arrival time can be calculated.
Human activity has been the major threat to wetlands. Agriculture, industrial development, and urban and suburban sprawl have caused the greatest losses of coastal wetlands. In fact, riceland agriculture, because of the flooding that goes with it, provides some additional wetland habitat not otherwise available. The biggest current source of loss for freshwater coastal wetlands is from urban sprawl. In this study, spatial analysis method such as landscape index were applied to Sihwa area in Ansan city. The SMA (Spectral Mixture Analysis) method using Landsat image showed the change distribution of wetland vegetation from 1996 to 2004. The southern part of Sihwa wetland have been changed with Suda japonica of 24% and reed vegetation of 34% on coastal wetland which were covered with tidal flat.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.5
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pp.457-480
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2017
We develop a random partition procedure based on a Dirichlet process prior with Laplace distribution. Gibbs sampling of a Laplace mixture of linear mixed regressions with a Dirichlet process is implemented as a random partition model when the number of clusters is unknown. Our approach provides simultaneous partitioning and parameter estimation with the computation of classification probabilities, unlike its counterparts. A full Gibbs-sampling algorithm is developed for an efficient Markov chain Monte Carlo posterior computation. The proposed method is illustrated with simulated data and one real data of the energy efficiency of Tsanas and Xifara (Energy and Buildings, 49, 560-567, 2012).
In order to find the identification function from data and to apply the identification function for the pattern classification, we consider the existing problem of the number of patterns in such data. In this paper, a new criteria for the identification of Gaussaian mixture distribution could be established as a charateristic of the sample variance, which is a bootstrap estimate of the sample variance. We examine the properties and fittness of the criteria through a large scale of computer simulations.
In comparison with gasoline engine, LPG direct injection engine has some advantages not only in emission and fuel efficiency but also in prevention of power decrease and back fire etc. which are disadvantages of conventional LPG engine. In this study, comparision tests of the incylinder spray and combustion characteristics between of LPG and gasoline fuels were performed in the RCEM as a basic research for the development of future LPG engine with low emission and high fuel efficiency During the direct injection of LPG fuel and gasoline into the inside of RCEM, spray development characteristics according to the injection condition have been photographed by the high speed shadow graph methods. The conditions for the optimum mixture distribution of LPG and gasoline fuels are achievable at the selected ignition timing, respectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.5
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pp.673-683
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2012
Cabral et al. (2012) defined a mixture model of multivariate skew t-distributions(STMM), and proposed the use of an ECME algorithm (a variation of a standard EM algorithm) to fit the model. Their estimation by the ECME algorithm is closely related to the estimation of the degree of freedoms in the STMM. With the ECME, their purpose is to escape from the calculation of a conditional expectation that is not provided by a closed form; however, their estimates are quite unstable during the procedure of the ECME algorithm. In this paper, we provide a conditional expectation as a closed form so that it can be easily calculated; in addition, we propose to use the ECM algorithm in order to stably fit the STMM.
To determine the optimum ventilation systems during long tunnel excavation, the velocity vector profile and the contaminant's distribution at working place are studied using 2-D, 3-D numerical analysis. The main results can be summarized as follow; In case of long tunnels, blower-exhaust-mixture types which enable to use soft blast ducts is most appropriate in terms of ventilation and economical efficiency. Of the same ventilation types, ventilation efficiency has a difference according to blast ducts and the distance between fan and working place. The 3-D numerical result shows that arranging blower and exhaust ducts in the right and left corners of the tunnel respectively is effective to discharge contaminant. The result of the real measurement shows that CO concentration can be reduced to below 50 ppm, which is regulation value, as 16-minutes fan operation goes on.
In this paper we developed a statistical model for circular data with noises. In this case, model fitting by single circular model has a lack-of-fit problem. To overcome this problem, we consider some mixture models that include circular uniform distribution and apply an EM algorithm to estimate the parameters. Both von Mises and Wrapped skew normal distributions are considered in this paper. Simulation studies are executed to assess the suggested EM algorithms. Finally, we applied the suggested method to fit 2008 EHFRS(Epidemic Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome) data provided by the KCDC(Korea Centers for Disease Control and Prevention).
This paper illustrates the validity of reciprocating type superadiabatic combustor as a industrial applicable dryer. After the investigations of inner and surface temperature distributions of combustor various with air-fuel(methane) ratio, mixture flow rate and reciprocating time, this combustor can be applied in industrial dryer at certain operating conditions. The results are as follows. 1) Higher equilivalence ratio emits more radiation heat flux at the censer chamber 2) Higher mixture flow rate makes more uniform temperature distribution. however, due to the heat transfer from censer chamber to porous media, the radiation beat flux is worse. 3) Longer reciprocating time emit more radiation heat flux. however, this case also makes temperature distribution wide
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