This study examines the sensitivity of several fabrication parameters for dry process fuel, using a random sampling technique. The in-pile performance of dry process fuel with irradiation was calculated by a modified ELESTRES code, which is the CANDU fuel performance code system. The performance of the fuel rod was then analyzed using a Monte Carlo simulation to obtain the uncertainty of the major outputs, such as the fuel centerline temperature, the fission gas pressure, and the plastic strain. It was proved by statistical analysis that for both the dry process fuel and the $UO_2$ fuel, pellet density is one of the most sensitive parameters, but as for the fission gas pressure, the density of the $UO_2$ fuel exhibits insensitive behavior compared to that of the dry process fuel. The grain size of the dry process fuel is insensitive to the fission gas pressure, while the grain size of the $UO_2$ fuel is correlative to the fission gas pressure. From the calculation with a typical CANDU reactor power envelop, the centerline temperature, fission gas pressure, and plastic strain of the dry process fuel are higher than those of the $UO_2$ fuel.
In this study, the new method for reliability estimation is proposed using kriging metamodel. Kriging metamodel can be determined by appropriate sampling range and sampling numbers because there are no random errors in the Design and Analysis of Computer Experiments(DACE) model. The first kriging metamodel is made based on widely ranged sampling points. The Advanced First Order Reliability Method(AFORM) is applied to the first kriging metamodel to estimate the reliability approximately. Then, the second kriging metamodel is constructed using additional sampling points with updated sampling range. The Monte-Carlo Simulation(MCS) is applied to the second kriging metamodel to evaluate the reliability. The proposed method is applied to numerical examples and the results are almost equal to the reference reliability.
Simulating rare events, such as probability of cell loss in ATM networks, machine failure in highly reliable systems, requires huge simulation efforts due to the low chance of occurrence. Importance Sampling (IS) has been applied to accelerate the occurrence of rare events. However, it has a drawback of effective biasing scheme to make the estimator of IS unbiased. Adaptive Importance Sampling (AIS) employs an estimated sampling distribution of IS to the system of interest during the course of simulation. We propose Nonparametric Adaptive Importance Sampling (NAIS) technique which is nonparametrical version of AIS. We test NAIS to estimate a probability of rare event in M/M/1 queueing model. Comparing with classical Monte Carlo simulation, the computational efficiency and variance reductions gained via NAIS are substantial. A possible extension of NAIS regarding with random number generation is also discussed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권2호
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pp.147-159
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2008
We consider using ranked set sampling methods to draw inference about the three well-known measures of overlap, namely Matusita's measure $\rho$, Morisita's measure $\lambda$ and Weitzman's measure $\Delta$. Two exponential populations with different means are considered. Due to the difficulties of calculating the precision or the bias of the resulting estimators of overlap measures, because there are no closed-form exact formulas for their variances and their exact sampling distributions, Monte Carlo evaluations are used. Confidence intervals for those measures are also constructed via the bootstrap method and Taylor series approximation.
본 논문은 교량구조의 체계신뢰도를 추정하기 위한 효율적인 중요도 표본추출기법의 개발을 목적으로 한다. 기존의 체계신뢰성 해석을 위한 방법은 1차 모멘트법, 2차 모멘트법, AFOSM 근사해법, 그리고 시뮬레이션 방법등이 있다. 중요도 표본추출기법은 아주 적은 경비와 노력으로 정확한 해를 구하는 시뮬레이션 방법이다. 적용 예를 통하여 중요도 표본추출기법은 교량구조의 체계신뢰성해석에 아주 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권2호
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pp.355-363
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2007
In this paper a Bayesian estimation of the two-parameter kappa distribution was discussed under the noninformative prior. The Bayesian estimators are obtained by the Gibbs sampling. The generation of the shape parameter and scale parameter in the Gibbs sampler is implemented using the adaptive rejection Metropolis sampling algorithm of Gilks et al. (1995). A Monte Carlo study showed that the Bayesian estimators proposed outperform other estimators in the sense of mean squared error.
A reliability Acceptance Sampling Plan (RASP) is developed for testing the exponential mean lifetime under the periodic (i. e., equally-spaced) inspection and Type I censoring. Under the periodic inspection, the exact sampling distribution of maximum likelihood (ML) estimator of mean can not be derived. Hence sample size and acceptance criterion are determined by the algorithm proposed on the basis of Monte Carlo simulation such that the producer's and consumer's risks are satisfied for given censoring time and number of inspections. In addition, the developed RASP is compared in terms of sampling size, OC curve, and expected completion time. The effects for the RASP by the chosen inspection scheme are also discussed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권3호
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pp.327-347
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2020
We consider a credit portfolio with highly skewed exposures. In the portfolio, small number of obligors have very high exposures compared to the others. For the Bernoulli mixture model with highly skewed exposures, we propose a new importance sampling scheme to estimate the tail loss probability over a threshold and the corresponding expected shortfall. We stratify the sample space of the default events into two subsets. One consists of the events that the obligors with heavy exposures default simultaneously. We expect that typical tail loss events belong to the set. In our proposed scheme, the tail loss probability and the expected shortfall corresponding to this type of events are estimated by a conditional Monte Carlo, which results in variance reduction. We analyze the properties of the proposed scheme mathematically. In numerical study, the performance of the proposed scheme is compared with an existing importance sampling method.
Importance Sampling (IS) has been applied to accelerate the occurrence of rare events. However, it has a drawback of effective biasing scheme to make the estimator from IS unbiased. Adaptive Importance Sampling (AIS) employs an estimated sampling distribution of IS to the systems of interest during the course of simulation. We propose Nonparametric Adaptive Importance Sampling (NAIS) technique which is nonparametrically modified version of AIS and test it to estimate a probability of rare event in M/M/1 queueing model. Comparing with classical Monte Carlo simulation, the computational efficiency and variance reductions gained via NAIS are substantial. A possible extension of NAIS regarding with random number generation is also discussed.
To estimate the reliability of a large and complex network with a small variance, we propose two dynamic Monte Carlo sampling methods: the sequential minimal cut set (SMCS) and the sequential minimal path set (SMPS) methods. These methods do not require all minimal cut sets or path sets to be given in advance and do not simulate all arcs at each trial, which can decrease the valiance of network reliability. Based on the proposed methods, we develop the importance sampling estimators, the total hazard (or safety) estimator and the hazard (or safety) importance sampling estimator, and compare the performance of these simulation estimators. It is found that these estimators can significantly reduce the variance of the raw simulation estimator and the usual importance sampling estimator. Especially, the SMCS algorithm is very effective in case that the failure probabilities of arcs are low. On the contrary, the SMPS algorithm is effective in case that the success Probabilities of arcs are low.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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