In many industries, particle packing is adopted quite frequently. In the particle packing process, the Discrete Element Method (DEM) can analyze the multi-collision of particles efficiently. Two types of contact models are frequently used for the DEM. One is the linear spring model, which has the fastest calculation time, and the other is the Hertz-Mindlin model, which is the most frequently used contact model employing the DEM. Meanwhile, very tiny particles in the micrometer order are used in modern industries. In the micro length order, surface force is important to decreased particle size. To consider the effect of surface force in this study, we performed a simulation with the Hertz-Mindlin model and added the Johnson-Kendall-Roberts (JKR) theory depicting surface force with surface energy. In addition, three contact models were compared with several parameters. As a result, it was found that the JKR model has larger residual stress than the general contact models because of the pull-off force. We also validated that surface force can influence particle behavior if the particles are small.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권1호
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pp.327-336
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2000
We are mainly interested in hazard rate changes which are usually occur in survival times of manufactured products or patients. We may expect early failures with one hazard rate and next another hazard rate. For this type of data we apply a hazard rate change-point model and estimate the unkown time point to improve the model adequacy. We introduce change-point logistic model to the discrete time hazard rates. The MLEs are obtained routinely and we also explain the suggested model through a dataset of survival times.
Cellular Automata(CA)s are used as a simple mathematical model to investigate self-organization in statistical mechanics, which are originally introduced by von Neumann and S. Ulam at the end of the 1940s. CAs provide a framework for a large class of discrete models with homogeneous interactions, which are characterized by the following fundamental properties: 1) CAs are dynamical systems in which space and time are discrete. 2) The systems consist of a regular grid of cells. 3) Each cell is characterized by a state taken from a finite set of states and updated synchronously in discrete time steps according to a local, identical interaction rule. 4) The state of a cell is determined by the previous states of a surrounding neighborhood of cells. A cellular automaton has been attracted wide interest in modeling physical phenomena, which are described generally, partial differential equations such as diffusion and wave propagation. This paper describes one and two-dimensional analysis of wave propagation phenomena modeled by CA, where the local interaction rules were derived referring to the Lattice Gas Model reported by Chen et al., and also including finite difference scheme. Modeling processes by using CA are discussed and the simulation results of wave propagation with one wave source are compared with that by finite difference method.
공기비용 트레이드오프 모델은 건설프로젝트의 계획 및 관리에 있어 매우 중요하다. TCTO 모델은 연속모델과 분절모델 두 가지 모델이 개발되어왔다. 그러나 한 종류의 모델만을 사용하여 현실적인 공기단축 시나리오를 적용하기에는 한계가 있다. 이에 TCTO 의 연속적인 모델과, 분절모델을 결합하여 진보된 모델을 제시하였으며 또한, 비선형 관계, 인센티브 및 지체보상금 고려가 가능하도록 TCTO모델에 포함되어 있다. 이런 특성들은 건설프로젝트에 적용가능하다. 6개의 activities로 구성된 CPM 네트워크는 연구에서 제안된 모델을 설명하기 위해 사용되었다. 제시한 모델은 모든 제약 조건을 만족시키는 최적 스케쥴 계산이 가능하다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 진보된 TCTO모델은 기존의 모델보다 최적화된 공기단축이 가능하다.
이 논문은 비선혀성, 모델링오차 그리고 잡음입력이 존재하는 선형 및 비선형시스템에서의 모델에 근거한 이상검출방법을 제시한다. 대상 시스템은 연속형이나 이산형 모두에 적용할 수 있도록 통합연산자$(unified operator)^[5]$로써 표시한다. 이 논문에서 제시되는 이상검출법은 잡음과 모델의 부정합과 비선형성을 고려한 것이다. 모델링 오차는 더하기꼴로 나타내며 계수추정에서 불확실성의 한계를 정량화시키기 위해 공칭모델 분모는 사건실험을 통해 고정시키는 것으로 한다. 공칭모델의 분자 계수들은 최소자승법으로 추정한다. 컴퓨터 모의실험을 추정하여 이 논문에서 제시한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능을 지니고 있음을 보인다.
Timed Petri Net(TPN) is one of methods to model and to analyze Discrete Event Dynamic Systems(DEDSs) with real time values. It has two time values, earliest firing time ($\alpha$$_{i}$) and latest firing time ($\beta$$_{I}$) for the each transition. A transition of TPN is fired at arbitrary time of time interval ($\alpha$$_{I}$, $\beta$$_{i}$). Uncertainty of firing time gives difficulty to analyze and estimate a modeled system. In this paper, we proposed the Fuzzy Transition Timed Petri Net(FTTPN) with fuzzy theory to determine the optimal transition time (${\gamma}$$_{i}$). The transition firing time (${\gamma}$$_{i}$) of FTTPN is determined from fuzzy controller which is modeled with information of state transition. Each of the traffic signal controllers are modeled using the proposed method and timed petri net. And its Performance is evaluated by simulation of traffic signal controller. controller.
This thesis presents a new analysis method of Vegas network model in single link single source and a new version of Vegas for expanding asymptotically stable region. Actually since original Vegas model is difficult to analysis, we use a modified Vegas network model. Since there is a few tools to analyze nonlinear system with delay, developing other methods is very important and useful. We used state space model in discrete time. Using by Jury's criterion, we could find asymptotically stable region of Vegas network model. And it was a if and only if condition. Moreover, we proposed a new version of Vegas algorithm. To expand asymptotically stable region we modified the original Vegas model. The new analysis method and new Vegas algorithm were justified by ns-2 simulation. And as compare with other result, we could know our method has many advantages.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권1호
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pp.29-41
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2017
The estimation problem of expected time to failure of units is studied in a discrete set up. A simple step-stress accelerated life testing is considered with a Type-I censored sample from geometric distribution that is a commonly used distribution to model the lifetime of a device in discrete case. Maximum likelihood estimators as well as the associated distributions are derived. Exact, approximate and bootstrap approaches construct confidence intervals that are compared via a simulation study. Optimal confidence intervals are suggested in view of the expected width and coverage probability criteria. An illustrative example is also presented to explain the results of the paper. Finally, some conclusions are stated.
This paper focuses on congestion control for ATM network with uncertain time-variant delays. The time-variant delays can be distinguished into two distinct components. The first one is represented by time-variant queueing delays in the intermediate switches that are occurred in the return paths of RM cells. The next one is a forward path delay. It is solved by the VBR model which quantifies the data propagation from the sources to the switch. Robust $H_8$ control is studied for solving congestion problem with norm-bounded time-varying uncertain parameters. The suitable robust $H_8$ controller is obtained from the solution of a convex optimization problem through LMI technique.
Kim, Yong-Jin;Kim, Jang-Kyung;Lee, Young-Hee;Park, Chee-Hang
ETRI Journal
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제20권3호
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pp.251-271
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1998
It is well known that if usage parameter control/network parameter control (UPC/NPC) functions are used together with a cell loss priority control scheme in ATM networks, the measurement phasing problem can occur. This makes it difficult for a network provider to define and commit the cell loss ratio as a QoS parameter. To solve the problem, we propose a new UPC/NPC algorithm. By using the proposed UPC/NPC algorithm, we can define the cell loss ratios for CLP = 0 and CLP = 0+1 cell streams without the measurement phasing problem under any conditions. We analyzed the performance of the proposed UPC/NPC algorithm. Using a discrete time model for the UPC/NPC architecture with a discrete-time semi-Markov process (DSMP) input model, we obtained the cell discarding probabilities of CLP = 0 and CLP = 0+1 cells streams and showed that more CLP = 0 cells are accepted compared to what was proposed in ITU-T.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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