The characteristics of parameters for the probability distribution of fatigue crack growth lives by the non-Gaussian random process simulation method is investigated. In this paper, the material resistance to fatigue crack growth is treated as a spatial random process, which varies randomly on the crack surface. Using the previous experimental data, the crack length - the number of cycles curves are simulated. The results are obtained for constant stress intensity factor range conditions with stress ratio of R=0.2, three specimen thickness of 6, 12 and 18mm, and the four stress intensity level. The probability distribution function of fatigue crack growth lives seems to follow the 3-parameter Wiubull and shows a slight dependence on specimen thickness and stress intensity level. The shape parameter, ${\alpha}$, does not show the dependency of thickness and stress intensity level, but the scale parameter, ${\beta}$, and location parameter, ${\upsilon}$, are decreased by increasing the specimen thickness and stress intensity level. The slope for the stress intensity level is larger than the specimen thickness.
To investigate the non-Gaussian properties of fluctuating wind pressures and the error margin of extreme wind loads on a long-span curved roof with matching and mismatching ratios of turbulence integral scales to depth (Lux/D), a series of synchronized pressure tests on the rigid model of the complex curved roof were conducted. The regions of Gaussian distribution and non-Gaussian distribution were identified by two criteria, which were based on the cumulative probabilities of higher-order statistical moments (skewness and kurtosis coefficients, Sk and Ku) and spatial correlation of fluctuating wind pressures, respectively. Then the characteristics of fluctuating wind-loads in the non-Gaussian region were analyzed in detail in order to understand the effects of turbulence integral-scale. Results showed that the fluctuating pressures with obvious negative-skewness appear in the area near the leading edge, which is categorized as the non-Gaussian region by both two identification criteria. Comparing with those in the wind field with matching Lux/D, the range of non-Gaussian region almost unchanged with a smaller Lux/D, while the non-Gaussian features become more evident, leading to higher values of Sk, Ku and peak factor. On contrary, the values of fluctuating pressures become lower in the wind field with a smaller Lux/D, eventually resulting in underestimation of extreme wind loads. Hence, the matching relationship of turbulence integral scale to depth should be carefully considered as estimating the extreme wind loads of long-span roof by wind tunnel tests.
This paper deals with the performance comparison of a PSO algorithm inspired in the process of simulating the behavior pattern of the organisms. The PSO algorithm finds the optimal solution (fitness value) of the objective function based on a stochastic process. Generally, the stochastic process, a random function, is used with the expression related to the velocity included in the PSO algorithm. In this case, the random function of the normal distribution (Gaussian) or uniform distribution are mainly used as the random function in a PSO algorithm. However, in this paper, because the probability distribution which is various with 2 shape parameters can be expressed, the performance comparison of a PSO algorithm using the beta probability distribution function, that is a random function which has a high degree of freedom, is introduced. For performance comparison, 3 functions (Rastrigin, Rosenbrock, Schwefel) were selected among the benchmark Set. And the convergence property was compared and analyzed using PSO-FIW to find the optimal solution.
Temperature may have more significant influences on structural responses than operational loads or structural damage. Therefore, a comprehensive understanding of temperature distributions has great significance for proper design and maintenance of bridges. In this study, the temperature distribution of the steel box girder is systematically investigated based on the structural health monitoring system (SHMS) of the Sutong Cable-stayed Bridge. Specifically, the characteristics of the temperature and temperature difference between different measurement points are studied based on field temperature measurements. Accordingly, the probability density distributions of the temperature and temperature difference are calculated statistically, which are further described by the general formulas. The results indicate that: (1) the temperature and temperature difference exhibit distinct seasonal characteristics and strong periodicity, and the temperature and temperature difference among different measurement points are strongly correlated, respectively; (2) the probability density of the temperature difference distribution presents strong non-Gaussian characteristics; (3) the probability density function of temperature can be described by the weighted sum of four Normal distributions. Meanwhile, the temperature difference can be described by the weighted sum of Weibull distribution and Normal distribution.
In this paper, We show that the bandpass random signals of the form ∑$_{\alpha}$$\alpha$$_{\alpha}$ a Sin(2$\pi$f$_{\alpha}$t + b$_{\alpha}$) where a$_{\alpha}$ being a random number in [0,1], f$_{\alpha}$ a random integer in a given frequency band, and b$_{\alpha}$ a random number in [0, 2$\pi$], generate Gaussian white noise signals and hence they are adequate for simulating Continuous Markov processes. We apply the result to the fluctuation-dissipation formula for the Johnson noise and show that the probability distribution for the long term average of the power of the Johnson noise is a X$^2$ distribution and that the relative error of the long term average is (equation omitted) where N is the number of blocks used in the average.error of the long term average is (equation omitted) where N is the number of blocks used in the average.
A special class of exponential dispersion models is the class of Tweedie distributions. This class is very significant in statistical modeling as it includes a number of familiar distributions such as Gaussian, Gamma and compound Poisson. A Tweedie distribution has a power parameter p, a mean m and a dispersion parameter 𝜙. The value of the power parameter lies in identifying the corresponding distribution of the Tweedie family. The basic objective of this research work resides in investigating the existence of the implicit estimator of the power parameter of the Tweedie distribution. A necessary and sufficient condition on the mean parameter m, suggesting that the implicit estimator of the power parameter p exists, was established and we provided some asymptotic properties of this estimator.
The methodology of a simple probabilistic fatigue crack under random loading is proposed. Using the crack closure concept, the crack opening stress is assumed to be constant during random loading. The loading history was analyzed to determine the probability density functions, probability distribution functions and other related parameters for the probabilistic fatigue crack growth analysis. Fatigue crack growth using the exisiting available data was predicted by the proposed probabilistic analysis and compared with experimental data.
본 논문에서는 PSK 변조 신호에 대한 위상 잡음 성능 특성을 무한 급수로 전개하여 위상 잡음 분포 함수인 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 대한 오율 특성을 평가하였으며, 위상 잡음에 의한 성능 손실 분석을 통하여 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 의한 위상 잡음 영향이 일치하는 복원 반송파 신호대 잡음비 범위를 고찰하였다. 그리고, 주파수 변조 신호의 변조 지수와 위상 잡음의 상관 정의에 의해 1/f$^2$특성을 갖는 위상 잡음 신호를 발생하였으며, 발생된 위상 잡음 신호를 디지털 위성통신시스템 수신기에 적용하여 측정한 위상 잡음에 의한 성능 손실과 위상 잡음 분포 함수에 의해 분석된 성능 열화를 평가하였다
HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 어휘 인식에서 모델들의 대한 관측 확률이 이산적인 분포를 나타내며 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률이 상대적으로 낮고 정교한 스무딩 과정이 필요한 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 가우시안 믹스쳐 연속 확률 밀도를 이용한 CHMM(Continuous Hidden Markov Model) 모델 최적화를 위한 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 CHMM 어휘 인식에서 가우시안 믹스쳐 모델을 최적화한 인식 모델을 형상 형성 시스템 지원에 의해 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 어휘 인식률에서 98.1%의 인식률을 나타내었다.
The major problems with the conventional neural network, especially Back Propagation Neural Network, arise from the necessity of many training data for neural network learning and ambiguity in the relation of neural network structure to the convergence of solution. In this paper, the PNN is used as a pattern classifier to detect the damage of structure to avoid those drawbacks of the conventional neural network. In the PNN-based pattern classification problems, the probability density function for patterns is usually assumed by Gaussian distribution. But, in this paper, several probability density functions are investigated in order to select the most approriate one for structural damage assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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