Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.5
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pp.1117-1125
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2014
In a longitudinal study, subjects can experience same type of events repeatedly. Also, there may exist intermittent dropouts resulting in repeated observation gaps during which no recurrent events are observed. Furthermore, when such observation gaps have incomplete forms caused by the unknown termination times of observation gaps, ordinary approaches result in biased estimates. In this study, we investigate the effect of ignoring observation gaps and propose methods to overcome this problem. For estimating the distribution of unknown termination times, an interval-censored mechanism is applied and two cases are considered. Simulation studies are carried out to evaluate the performance of the proposed method. Conviction data of young drivers with several suspensions are analyzed to illustrate the suggested approach.
This paper proposes a novel technique for calculating the security costs that properly includes ramping constraints in the operation of a deregulated power system. The ramping process is modeled by a piecewise linear function with certain assumptions. During this process, a ramping cost is incurred if the permissible limits are exceeded. The optimal production costs of the power producers are calculated with the ramping cost included, considering a time horizon with N-1 contingency cases using contingency constrained optimal power flow (CCOPF), which is solved by the primal-dual interior point method (PDIPM). A contingency analysis is also performed taking into account the severity index of transmission line outages and its sensitivity analysis. The results from an illustrative case study based on the IEEE 30-bus system are analyzed. One attractive feature of the proposed approach is that an optimal solution is more realistic than the conventional approach because it satisfies physical constraints, such as the ramping constraint.
This paper addresses the free and transient responses of a SDOF linear complex stiffness system by making use of the Hilbert transform and the convolution integral. Because the second-order differential equation of motion having the complex stiffness give rise to the conjugate complex eigen values, its time-domain analysis using the standard time integration scheme suffers from the numerical instability and divergence. In order to overcome this problem, the transient response of the linear complex stiffness system is obtained by the convolution integral of a green function which corresponds to the unit-impulse free vibration response of the complex system. The damped free vibration of the complex system is theoretically derived by making use of the state-space formulation and the Hilbert transform. The convolution integral is implemented by piecewise-linearly interpolating the external force and by superimposing the transient responses of discretized piecewise impulse forces. The numerical experiments are carried out to verify the proposed time-domain analysis method, and the correlation between the real and imaginary parts in the free and transient responses is also investigated.
Piecewise integrated composite (PIC) beam has different stacking sequences for several regions with respect to their superior load-resisting capabilities. On the interest of current research is to improve bending characteristics of PIC beam, with assigning specific stacking sequence to a specific region with the help of machine learning techniques. 240 elements of from the FE model were chosen to be reference points. Preliminary FE analysis revealed triaxialities at those regularly distributed reference points to obtain learning data creation of machine learning. Triaxiality values catagorise the type of loading i.e. tension, compression or shear. Machine learning model was formulated by learning data as well as hyperparameters and proper load fidelity was suggested by tuned values of hyperparameters, however, comparatively higher nonlinearity intensive region, such as side face of the beam showed poor load fidelity. Therefore, irregular distribution of reference points, i.e., dense reference points were distributed in the severe changes of loading, on the contrary, coarse distribution for rare changes of loading, was prepared for machine learning model. FE model with irregularly distributed reference points showed better load fidelity compared to the results from the model with regular distribution of reference points.
PIC (Piecewise Integrated Composite) is a new concept for designing a composite structure with mosaically assigning various types of stacking sequences in order to improve mechanical properties of laminated composites. Also, machine learning is a sub-category of artificial intelligence, that refers to the process by which computers develop the ability to continuously learn from and make predictions based on data, then make adjustments without further programming. In the present study, the tapered box beam type PIC robot arm for carrying and transferring wide and thin LCD display was designed based on the machine learning in order to increase structural stiffness. Essential training data were collected from the reference elements, which were intentionally designated elements among finite element models, during preliminary FE analysis. Additionally, triaxiality values for each finite element were obtained for judging the dominant external loading type, such as tensile, compressive or shear. Training and evaluating machine learning model were conducted using the training data and loading types of elements were predicted in case the level accuracy was fulfilled. Three types of stacking sequences, which were to be known as robust toward specific loading types, were mosaically assigned to the PIC robot arm. Henceforth, the bending type FE analysis was carried out and its result claimed that the PIC robot arm showed increased stiffness compared to conventional uni-stacking sequence type composite robot arm.
Functionally graded material (FGM) illustrates a novel class of composites that consists of a graded pattern of material composition. FGM is engineered to have a continuously varying spatial composition profile. Current work focused on buckling analysis of beam made of stepwise linear and quadratic graded material in axial direction subjected to axial span-load with piecewise function and rested on shear layer based on classical beam theory. The various boundary and natural conditions including simply supported (S-S), pinned - clamped (P-C), axial hinge - pinned (AH-P), axial hinge - clamped (AH-C), pinned - shear hinge (P-SHH), pinned - shear force released (P-SHR), axial hinge - shear force released (AH-SHR) and axial hinge - shear hinge (AH-SHH) are considered. To the best of the author's knowledge, buckling behavior of this kind of Euler-Bernoulli beams has not been studied yet. The equilibrium differential equation is derived by minimizing total potential energy via variational calculus and solved analytically. The boundary conditions, natural conditions and deformation continuity at concentrated load insertion point are expressed in matrix form and nontrivial solution is employed to calculate first buckling loads and corresponding mode shapes. By increasing truncation order, the relative error reduction and convergence of solution are observed. Fast convergence and good compatibility with various conditions are advantages of the proposed method. A MATLAB code is provided in appendix to employ the numerical procedure based on proposed method.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.4A
no.4
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pp.254-261
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2004
Traditionally, electrical power systems had formed the vertically integrated industry structures based on the economics of scale. However, power systems have been recently reformed to increase their energy efficiency. According to these trends, the Korean power industry underwent partial reorganization and competition in the generation market was initiated in 2001. In competitive electric markets, accurate load data is one of the most important issues to maintaining flexibility in the electric markets as well as reliability in the power systems. In practice, the measuring load data can be uncertain because of mechanical trouble, communication jamming, and other issues. To obtain reliable load data, an efficient evaluation technique to adjust the missing load data is required. This paper analyzes the load pattern of historical real data and then the tuned ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), PCHIP (Piecewise Cubic Interpolation) and Branch & Bound method are applied to seek the missing parameters. The proposed method is tested under a variety of conditions and also tested against historical measured data from the Korea Energy Management Corporation (KEMCO).
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.12
no.2
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pp.5-20
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1987
This paper addresses sensitivity analysis for a deterministic multi-period production and inventory model. The model assumes a piecewise linear cost structure, but permits backlogging of unsatisfied demand. Our approach to sensitivity analysis here can be divided into two basic steps; (1) to find the optimal production policy through a forward dynamic programming algorithm similar to the backward version of Zangwill [1966] and (2) to apply the penalty network approach by the author [1986] in order to derive sensitivity ranges for various model parameters. Computational aspects are discussed and topics of further research are suggested.
Wind-induced vibrations measured in the Tsuruga Test Line are characterized in this paper by single-channel data analysis based on piecewise application of Prony's method. Some of events were identified as galloping, while most of events were buffeting responses, which were confirmed partly by the buffeting analysis. Effects of end condition etc. on the response characteristics are also discussed.
In recent years, finite strain consolidation theories including a mechanical nonlinearity and a reasonable coordinate system have been proposed and used in educations and practical consolidation problems. However, despite their reasonable ability to predict the consolidation behavior, their failure in the field can be attributed to the complexity of estimating and selecting proper parameters for simulating the consolidation phenomenon. In this study, therefore, the application of a piecewise-linear method was proposed to solve such problems including the assumption of the uniqueness in compressibility. Especially, the concept of reference curve was introduced to define the effect of strain rate dependency of clay. The applicability of the methodology is verified by several tests. It was found that the proposed method is applicable in restrictive ranges of study carried out in the laboratory. Finally it is expected that the verification in field consolidation problem has to be carried out through future study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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