Swing check valves are the most common type of check valve in nuclear power plant and need to be operated property to perform their functions and to keep the valve internals stable. However, for a swing check valve disc to remain stable, the opening characteristics should be identified and the upstream flow velocity should be enough to hold the disc fully open and without motion. Thus it is necessary to develop a model for predicting the flow velocity for a given disc opening. In the present study, the disc positions with mean flow velocity were measured for 3 inch and 6 inch swing check valves. Comparison of the measurements with the existing models showed that the models underestimate the mean flow velocity for a given disc position. Therefore, the existing model for predicting swing check valve disc position was improved with the realistic disc impingement area perpendicular to the flow stream and the experimental data. The result showed that the improved model with the best estimate of kb = 0.04 predicts well the disc openings of 6 inch swing check valve, especially in the low velocity region. For better prediction of the disc opening at high flow velocity, however, it is recommended to develop a kb correlation with the disc angle.
Although existing algorithms can predict wind speed using historical observation data, for engineering feasibility, most use moment methods and probability density functions to estimate fitted parameters. However, extreme wind speed prediction accuracy for long-term return periods is not always dependent on how the optimized frequency distribution curves are obtained; long-term return periods emphasize general distribution effects rather than marginal distributions, which are closely related to potential extreme values. Moreover, there are different wind speed parent sample types; how to theoretically select the proper extreme value distribution is uncertain. The influence of different sampling time intervals has not been evaluated in the fitting process. To overcome these shortcomings, updated steps are introduced, involving parameter sensitivity analysis for different sampling time intervals. The extreme value prediction accuracy of unknown parent samples is also discussed. Probability analysis of mean wind is combined with estimation of the probability plot correlation coefficient and the maximum likelihood method; an iterative estimation algorithm is proposed. With the updated steps and comparison using a Monte Carlo simulation, a fitting policy suitable for different parent distributions is proposed; its feasibility is demonstrated in extreme wind speed evaluations at Longhua and Chuansha meteorological stations in Shanghai, China.
As the requirement on the quality of the system has increased, the reliability is very important part in terms of enhance stability and to provide high quality services to customers. Many statistical models have been developed in the past years for the estimation of software reliability. We consider the functions for NHPP software reliability model and time series model in software failure data. We estimate parameters for the proposed models from three data sets. The values of SSE and MSE is presented from three data sets. We compare the predicted number of faults with the actual three data sets using the NHPP software reliability model and time series model.
베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)에서 주어진 입력값(input)은 블랙 박스(Black-Box)와 같은 신경망 구조의 각 층(layer)을 거쳐서 출력값(output)으로 계산된다. 새로운 입력 데이터에 대한 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기대값(mean)에 의해 계산된다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 가능도함수(likelihood functions)를 통해 계산되어진 사후분포는 매우 복잡한 구조를 갖게 됨으로서 기대값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 이때 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테칼로 적분을 이용한다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 우수한 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘과 기존에 많이 사용되고 있는 Gibbs sampling, Metropolis algorithm, 그리고 Slice Sampling등의 몬테칼로 방법들을 비교한다.
For complex channel blind equalization, this study presents the performance and characteristics of two complex blind information theoretic learning algorithms (ITL) which are based on minimization of Euclidian distance (ED) between probability density functions compared to constant modulus algorithm which is based on mean squared error (MSE) criterion. The complex-valued ED algorithm employing constant modulus error and the complex-valued ED algorithm using a self-generated symbol set are analyzed to have the fact that the cost function of the latter forces the output signal to have correct symbol values and compensate amplitude and phase distortion simultaneously without any phase compensation process. Simulation results through MSE convergence and constellation comparison for severely distorted complex channels show significantly enhanced performance of symbol-point concentration with no phase rotation.
In this paper, attempts have been made to compare the subjective performance of sub-band coding (SBC) techniques incorporating four representative modulation transfer functions (MTF's) of th human visual system(HVS): Sakrison, Nill, Ngan, and Rao. In SBC, the frequency band of input signal is split into 16 equal sub-bands. In addition, 28 sub-band splitting schemd which splits more sub-bands in low spatial frequency is considered to compare the 4 MTF's effectively. In encoding of each sub-band, the weight of each sub-band obtained from the MTF of HVS is applied to bit allocation process which minimize the weighted mean square error (WMSE). The differential pulse code modulation(DPCM) coder is used to encode the lowest sub-band and the pulse code modulation(PCM) coder is used for the rest of sub-bands. It is found that the images incorporating the MTF of Rao yields the best results in subjective criteria, followed by Ngan, Nill, Sakrison, and the images not employing the HVS.
Impact pathway analysis(IPA) is a bottom-up approach to estimates health and environmental risks from emissions of classical pollutants (eg. $PM_{10}$, $SO_2$, $NO_x$ and CO). The model starts from the emission rates of facility, calculates the yearly mean concentrations of pollutants at the ground level using atmospheric dispersion models. After this, proper epidemiological exposure-response functions are applied to determine the impact on the receptors. Finally the methodology can monetise the calculated physical impact on the basis of selected economic evaluation. The aim of this study is to evaluate an external cost of virtual point source in Suwon area using IPA. The results shows minor modification of local input data can make it possible to apply the model to Suwon area.
In general, most industrial products exhibit bath-tub shaped curve for their failure rate functions. This distributional life model can be obtained by the Piecewise Weibull distribution. The least squares, maximum likelihood, and mixed methods of estimating the parameters of the Piecewise Weibull distribution are compared. The comparison is made by using the empirical mean squared errors of (a) the parameter estimates and (b) the estimated change-points, to summarize the results of 1000 simulated samples of three sizes - each 100, 150 and 200. The results are that the mixed method estimation comes to be the best as the sample sizes increase.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권4호
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pp.411-421
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2023
This paper provides a new estimation equation based on the concept of a minimum distance between the empirical and theoretical distribution functions under the most widely used progressive Type-II censoring scheme. For illustrative purposes, simulated and real datasets from a three-parameter Weibull distribution are analyzed. For comparison, the most popular estimation methods, the maximum likelihood and maximum product of spacings estimation methods, are developed together. In the analysis of simulated datasets, the excellence of the provided estimation method is demonstrated through the degree of the estimation failure of the likelihood-based method, and its validity is demonstrated through the mean squared errors and biases of the estimators obtained from the provided estimation equation. In the analysis of the real dataset, two types of goodness-of-fit tests are performed on whether the observed dataset has the three-parameter Weibull distribution under the progressive Type-II censoring scheme, through which the performance of the new estimation equation provided is examined.
Han Zhang;Hao Wang;Zhenqing Liu;Zidong Xu;Boo Cheong Khoo;Changqing Du
Wind and Structures
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제36권3호
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pp.161-174
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2023
The analytical model of tornado vortices plays an essential role in tornado wind description and tornado-resistant design of civil structures. However, there is still a lack of guidance for the selection and application of tornado analytical models since they are different from each other. For single-cell tornado vortices, this study conducts a comparative study on the velocity characteristics of the analytical models based on numerically simulated tornado-like vortices (TLV). The single-cell stage TLV is first generated by Large-eddy simulations (LES). The spatial distribution of the three-dimensional mean velocity of the typical analytical tornado models is then investigated by comparison to the TLV with different swirl ratios. Finally, key parameters are given as functions of swirl ratio for the direct application of analytical tornado models to generate full-scale tornado wind field. Results show that the height of the maximum radial mean velocity is more appropriate to be defined as the boundary layer thickness of the TLV than the height of the maximum tangential mean velocity. The TLV velocity within the boundary layer can be well estimated by the analytical model. Simple fitted results show that the full-scale maximum radial and tangential mean velocity increase linearly with the swirl ratio, while the radius and height corresponding to the position of these two velocities decrease non-linearly with the swirl ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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