Reliability-based design optimization (RBDO) is a powerful tool for design optimization when considering probabilistic characteristics of design variables. However, it is often computationally intensive because of the coupling of reliability analysis and cost minimization. In this study, the concept of reliability mapping function is defined based on the relationship between the reliability index obtained by using the mean value first order reliability method and the failure probability obtained by using an improved response surface method. Double-loop involved in the classical RBDO can be converted into single-loop by using the reliability mapping function. Since the computational effort of the mean value first order reliability method is minimal, RBDO by using reliability mapping functions should be highly efficient. Engineering examples are given to demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed method. Numerical results indicated that the proposed method has the similar accuracy as Monte Carlo simulation, and it can obviously reduce the computational effort.
Machines and facilities are physically or chemically degenerated by continuous usage. One of the results of this degeneration is the process mean shift. The representative type of the degeneration is wear of tool or machine. According to the increasing wear level, non-conforming products cost and quality loss cost are increasing simultaneously. Therefore a periodic preventive resetting the process is necessary. The total cost consists of three items: adjustment cost (or replacement cost), non-conforming cost due to product out of upper or lower limit specification, and quality loss cost due to difference from the process target value and the product characteristic value among the conforming products. In this case, the problem of determining the adjustment period or wear limit that minimizes the total cost is called the 'process mean shift' problem. It is assumed that both specifications are set and the wear level can be observed directly. In this study, we propose a new model integrating the quality loss cost, process variance, and production volume, which has been conducted in different fields in previous studies. In particular, for the change in production volume according to the increasing in wear level, we propose a generalized production quantity function g(w). This function can be applied to most processes and we fitted the g(w) to the model. The objective equation of this model is the total cost per unit wear, and the determining variables are the wear limit and initial process setting position that minimize the objective equation.
Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. In this field, SPC (Statistical process control) is a method of process management through application of statistical analysis, which involves and includes the defining, measuring, controlling, and improving of the processes. The proposed process involves evaluation of the parameter of the mean value function and hence the values of the mean value function at various inter failure times to develop relevant time control chart. In this paper, was proposed a control mechanism, based on time between failures observations using Rayleigh and Burr distribution property, which is based on Non Homogeneous Poisson Process (NHPP). In this study, the proposed model is reliable in terms of hazard function, because it is more efficient in this area can be used as an alternative to the existing model. Through this study, software developers are considered by the various intended functions, prior knowledge of the software to identify failure modes to feed to some extent shall be able to help.
The concept of performance based seismic design has been gradually accepted by the earthquake engineering profession recently, in which the cost-effectiveness criterion is one of the most important principles and more attention is paid to the structural performance at the inelastic stage. Since there are many uncertainties in seismic design, reliability analysis is a major task in performance based seismic design. However, structural reliability analysis may be very costly and time consuming because the limit state function is usually a highly nonlinear implicit function with respect to the basic design variables, especially for the complex large-scale structures for dynamic and nonlinear analysis. Understanding statistical properties of the structural inelastic deformation, which is the aim of the present paper, is helpful to develop an efficient approximate approach of reliability analysis. The present paper studies the statistical properties of the maximum elastoplastic story drift of steel frames subjected to earthquake load. The randomness of earthquake load, dead load, live load, steel elastic modulus, yield strength and structural member dimensions are considered. Possible probability distributions for the maximum story are evaluated using K-S test. The results show that the choice of the probability distribution for the maximum elastoplastic story drift of steel frames is related to the mean value of the maximum elastoplastic story drift. When the mean drift is small (less than 0.3%), an extreme value type I distribution is the best choice. However, for large drifts (more than 0.35%), an extreme value type II distribution is best.
This paper proposes a modified error function to improve the error back-propagation (EBP) algorithm for multi-Layer perceptrons (MLPs) which suffers from slow learning speed. It can also suppress over-specialization for training patterns that occurs in an algorithm based on a cross-entropy cost function which markedly reduces learning time. In the similar way as the cross-entropy function, our new function accelerates the learning speed of the EBP algorithm by allowing the output node of the MLP to generate a strong error signal when the output node is far from the desired value. Moreover, it prevents the overspecialization of learning for training patterns by letting the output node, whose value is close to the desired value, generate a weak error signal. In a simulation study to classify handwritten digits in the CEDAR [1] database, the proposed method attained 100% correct classification for the training patterns after only 50 sweeps of learning, while the original EBP attained only 98.8% after 500 sweeps. Also, our method shows mean-squared error of 0.627 for the test patterns, which is superior to the error 0.667 in the cross-entropy method. These results demonstrate that our new method excels others in learning speed as well as in generalization.
소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어 시스템의 매우 중요한 특성으로 테스팅 하는 동안 소프트웨어 신뢰도를 평가하기 위해 테스트 적용범위 정보를 이용하는 방법이 최근 시도되고 있다. 본 논문은 최근 문헌에 나타난 테스트 적용범위를 이용하는 소프트웨어 신뢰도 성장모델들을 검토하여 이들을 2개 부류로 분류한 다음 각각의 문제점을 논의하고 현실적 타당성을 검토한다. 더불어, 새로운 평균치 함수와 적절한 적용범위를 선택하기 위한 절차를 제안한다.
Many alternatives have been discussed to reduce the medical expenditure and to use the medical resources effectively. Many studies about the economies of scale have been done for the last several decades. This study has analyzed the relationship between the number of beds and the mean expense per hospitalization day in Korea. A Cost Function Model was identified and we wanted to see the minimum optimal size with the cheapest mean expense per hospitalization day. The result is as follows; 1. In the Cost Function Mode, (the number of beds)$^{2}$, the number of personnel, productivity and training institutions are the factors that statisticaly influence the mean expenses. 2. By the univariate analysis the mean expense proved to be the smallest as the level of 150-200bed, The breaked down of the components of expenses shows that the mean labor cost is much different from the mean value of material and administration costs, and that hospital with 150-200 beds also have the minimal expense. The mean expense goes up dramatically in hospitals of 450 beds or more. 3. When the other conditions are constant, according to the multiple regression analysis of the mean expense per adjusted hospitalization day the minimum optimal size with the cheapest expense is a hospital with 191 beds and the hospital with 230 beds takes the lowest mean labor cost. The material or administration costs are not influenced by hospital size. This research has limitation in measuring the variables that influence hospital xpenses, in estimating hospital output by the number of beds in considering outpatient cost and in securing representativeness of hospitals because many hospitals made no responses to the research questionnare. But it is valuable and helpful for development of health policy to figure out the number of beds with the cheapest expense per hospitalization day.
시간과 공간에 따라 변화하는 난류성분의 변동풍하중을 받는 고층건물의 경량화 및 연성화 현상은 고유진동수와 감쇠비를 적게함으로서 동적으로 매우 불리한 진동문제을 발생하게 되어, 변동풍하중을 받는 도심의 고층건물에 대한 동적해석의 중요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 돌풍과 같이 짧은 시간동안에 통계적 성질이 변화하는 변동풍하중을 나타내기 위하여 정상불규칙 풍하중에 시간에 따라 변화하는 결정적함수(A(t) = 1-exp($-{\beta}t$))를 곱하여 나타냈고, 이러한 변동풍하중을 받는 고층건물에 대한 평균류방향의 동적변위응답해석은 진동이론으로부터 Time-dependent Response Spectral Density함수를 나타냈고, 진동함수를 포함하여 나타내는 Time-dependent Response Spectral Density의 진동수영역에 대한 적분의 해로부터 동적응답을 해석적으로 구하기 위하여 Contour적분에서 Cauchy의 적분정리와 잔유치 정리(residue theorem)에 의한 잔유치 적분으로부터 해석함수를 구했다. 해석 예에서 본 논문에서 구한 해석함수와 기존의 수치해석방법에 따른 결과를 비교 검토했고, 고층건물의 동적 특성에 따른 해석결과도 비교 검토했다.
This paper is concerned with an economic selection of both the process mean and the lower limit for a continuous production process with the quadratic loss function. It is assumed that the quality characteristic is normally distributed with a known variability. A profit model is developed which involves selling price, production cost, reprocessing cost and the cost which is incurred by imperfect quality. Methods of finding optimum values of the process mean and the lower limit are presented, and a numerical example is given.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.758-762
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2011
In this paper an efficient algorithm is proposed to remove additive white Gaussian noise(AWGN) with edge preservation. A function is used to separate the filtering mask to two sets according to the direction information. Then, we calculate the mean and standard deviation of the pixels in each set. In order to preserve the details, we also compare standard deviations between the two sets to find out smaller one. Corrupted pixel is replaced by the mean of the filtering window's median value and the smaller set's mean value that the rate of change is faster than the other one. Experiment results show that the proposed algorithm outperforms with significant improvement in image quality than the conventional algorithms. The proposed method removes the Gaussian noise very effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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