In stochastic analysis, the randomness of the structural parameters is taken into consideration and the response variability is obtained in addition to the conventional (mean) response. In the present paper the structural response variability of plate structure is calculated using the weighted integral method and is compared with the results obtained by different methods. The stochastic field is assumed to be normally distributed and to have the homogeneity. The decomposition of strain-displacement matrix enabled us to extend the formulation to the stochastic analysis with the quadratic elements in the weighted integral method. A new auto-correlation function is derived considering the uncertainty of plate thickness. The results obtained in the numerical examples by two different methods, i.e., weighted integral method and Monte Carlo simulation, are in a close agreement. In the case of the variable plate thickness, the obtained results are in good agreement with those of Lawrence and Monte Carlo simulation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권2호
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pp.305-313
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2002
Regarding to inference about a scalar measure of internal scatter of Ρ-variate normal population, this paper considers an interval estimation of the generalized variance, │$\Sigma$│. Due to complicate sampling distribution, fully parametric frequentist approach for the interval estimation is not available and thus Bayesian method is pursued to calculate the highest probability density (HPD) interval for the generalized variance. It is seen that the marginal posterior distribution of the generalized variance is intractable, and hence a weighted Monte Carlo method, a variant of Chen and Shao (1999) method, is developed to calculate the HPD interval of the generalized variance. Necessary theories involved in the method and computation are provided. Finally, a simulation study is given to illustrate and examine the proposed method.
In this paper we develop a method for calculating a probability that a particular generalized variance is the smallest of all the K multivariate normal generalized variances. The method gives a way of comparing K multivariate populations in terms of their dispersion or spread, because the generalized variance is a scalar measure of the overall multivariate scatter. Fully parametric frequentist approach for the probability is intractable and thus a Bayesian method is pursued using a variant of weighted Monte Carlo (WMC) sampling based approach. Necessary theory involved in the method and computation is provided.
본 연구에서는 급수전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법의 개선을 위한 등가몬테카를로 추계장함수를 제안하고 1차 Taylor전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법인 가중적분법에 적용하였다. 일반적으로 1차 Taylor전개를 이용하는 수치해석법에서의 응답변화도는 고려하고 있는 추계장의 분산계수에 대하여 선형거동을 보인다. 그러나 몬테카를로 해석의 경우 추계장 분산계수에 대하여 비선형 거동을 나타낸다. 이는 급수전개법의 1차 Taylor전개에 따른 선형특성에 기인한다. 따라서, 가중적분법에서 사용되는 Taylor전개된 변위벡터와 몬테카를로 해석에서의 변위벡터를 비교하고 이들 두 변위벡터 사이에 상호 불일치 하는 점을 고찰하여 몬테카를로 해석에서의 변위벡터와 등가의 변위벡터를 구성하고 이를 가중적분법에 적용하였다. 제안한 등가몬테카를로 추계장은 본래의 추계장 함수에 대한 고차함수로 주어진다. 평면구조에 대한 수치해석을 통하여 제안한 등가몬테카를로 추계장을 이용한 정식화의 타당성을 고찰하였다 새로운 정식화는 기존의 l차 가중적분법을 위한 정식화 과정과 유사하게 수행할 수 있었다.
At nanoscales, the Boltzmann transport equation (BTE) can best describe the behavior of phonons which are energy carriers in crystalline materials. Through this study, the phonon transport in some micro/nanoscale problems was simulated with the Monte Carlo method which is a kind of the stochastic approach to the BTE. In the Monte Carlo method, the superparticles of which the number is the weighted value to the actual number of phonons are allowed to drift and be scattered by other ones based on the scattering probability. Accounting for the phonon dispersion relation and polarizations, we have confirmed the one-dimensional transient phonon transport in ballistic and diffusion limits, respectively. The thermal conductivity for GaAs was also calculated from the kinetic theory by using the proposed model. Besides, we simulated the electrostatic discharge event in the NMOS transistor as a two-dimensional problem by applying the Monte Carlo method.
This article presents a multiple comparison ranking procedure for several products of the Poisson rates. A preference probability matrix that warrants the optimal comparison ranking is introduced. Using a Bayesian Monte Carlo method, we develop simulation-based procedure to estimate the matrix and obtain the optimal ranking via a row-sum scores method. Necessary theory and two illustrative examples are provided.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권4호
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pp.396-402
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2011
Aircraft combat survivability is an essential factor in the design of combat aircrafts that operate in an enemy air defense area. The combat aircrafts will be confronted with anti-aircraft artillery and/or surface-to-air missiles (SAM) from the ground, and their survivability can be divided into two categories: susceptibility and vulnerability. This article studies the prediction of susceptibility in the case of a one-on-one engagement between the combat aircraft and a surface-based threat. The weighted score method is suggested for the prediction of susceptibility parameters, and Monte Carlo simulations are carried out to draw qualitative interpretation of the susceptibility characteristics of combat aircraft systems, such as the F-16 C/D, and the hypersonic aircraft, which is under development in the United States, versus ground threat from the SAM SA-10.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.1-9
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2003
In this article, we consider a Bayesian estimation method for the geometric mean of $textsc{k}$ exponential parameters, Using the Tibshirani's orthogonal parameterization, we suggest an invariant prior distribution of the $textsc{k}$ parameters. It is seen that the prior, probability matching prior, is better than the uniform prior in the sense of correct frequentist coverage probability of the posterior quantile. Then a weighted Monte Carlo method is developed to approximate the posterior distribution of the mean. The method is easily implemented and provides posterior mean and HPD(Highest Posterior Density) interval for the geometric mean. A simulation study is given to illustrates the efficiency of the method.
In this paper we develop a method for constructing a Bayesian HPD (highest probability density) interval of a ratio of two multivariate normal generalized variances. The method gives a way of comparing two multivariate populations in terms of their dispersion or spread, because the generalized variance is a scalar measure of the overall multivariate scatter. Fully parametric frequentist approaches for the interval is intractable and thus a Bayesian HPD(highest probability densith) interval is pursued using a variant of weighted Monte Carlo (WMC) sampling based approach introduced by Chen and Shao(1999). Necessary theory involved in the method and computation is provided.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation suggested by the first report of this project. Using the L-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the underlying regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value distribution among applied distributions. Regional and at-site parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the linear combination of the probability weighted moments, L-moment. The regional and at-site analysis for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Relative root-mean-square error(RRMSE), relative bias(RBIAS) and relative reduction(RR) in RRMSE were computed and compared with those resulting from at-site Monte Carlo simulation. All show that the regional analysis procedure can substantially reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the legions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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