The methodology of micromechanical finite element method (MFEM) is proposed to calculate the micromechanical strains on fiber and matrix under mechanical and thermal loadings. For micromechanical analysis, composite structure is idealized the square and hexagonal unit cells. Boundary conditions are determined to calculate the effective material properties of composites and the strain magnification matrix. And they are verified by comparing with the results from multi cells, and the strain distributions of the unit cells are in accordance with those of the multi cells. Finally, the effective material properties of composite structure are obtained with respect to its fiber volume fraction and compared with results from rules-of-mixture.
RF biased inductively coupled plasma (ICP) has been widely used in various semiconductor etching processes and laboratory plasma researches. However, almost researches for the RF bias have been focused on the controls of dc self-bias voltages, even though the RF bias can change plasma parameters, such as electron temperature, plasma density, electron energy distribution (EED), and their spatial distributions. In this study, we report on the effect of the RF bias on the plasma parameters and the EEDs with various external parameters, such the RF bias power, the ICP power, the gas pressure, the gas mixture, and the frequency of RF bias. Our study shows the correlation between the RF bias and the plasma parameters and gives a crucial key for the understanding of collisionless electron heating mechanism in the RF biased ICP.
Freezing of the binary solution ($H_2O-NaCl$) saturating a packed bed of spheres is investigated experimentally. The system is cooled through its top surface, and the bottom is maintained at a temperature above the liquidus. Experiments are performed on the hypolutectic side, and the cold wall temperature is lower than the eutectic point. The effects of initial mixture concentration, superheat and glass bead diameter on temperature and concentration distributions are investigated. Supercooling was observed only at early times of the freezing process for experiments with 5% initial salt concentration. Flow visualization experiments and mushy-liquid interface position observations revealed natural convection in the liquid region. Remelting phenomena was not observed at both the solid-mushy and mushy-liquid interfaces.
Background: To evaluate the changes in the radiation dose and temperature distribution on irradiated egg albumin and nanoparticle ($Fe_3O_4$) powder mixed egg albumin. Methods: A new type of phantom was designed by fabricating a $30{\times}30{\times}30cm$ acryl square inside a $3{\times}3{\times}3cm$ small square and dividing it into two parts. In the control group, only egg albumin was irradiated, and in the test group, 25 nm 20 mg/cc, 25 nm 40 mg/cc, and 1 um 40mg/cc nanoparticles with egg albumin were irradiated. The radiation isodose distributions and temperature changes were then observed. Results: No significant changes were observed in the radiation dose and temperature distribution. Conclusion: The nanoparticles were considered not to have had any effect on the radiation dose and temperature distribution under the experimental conditions. Further studies can be conducted based on the changes in the mixture material.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권2호
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pp.309-318
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2006
There are many statistical methods of testing the equality of two population variances. Among them, the well-known F test is very sensitive to the normality assumption. Several other tests that do not assume normality have been proposed, but these tests usually need tables of critical values or software for hypotheses testing. McGrath and Yeh (2005) suggested a quick and compact Count Five test requiring only the calculation of the number of extreme points. Since the Count Five test uses only extreme values, this discards some information from the samples, often resulting in a degradation in power. In this paper, an alternative Count Five test using the trimmed mean is proposed and its properties are discussed for some distributions and normal mixtures.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권3호
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pp.225-234
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2014
We propose a novel hierarchical clustering for distribution valued dissimilarities. Analysis of large and complex data has attracted significant interest. Symbolic Data Analysis (SDA) was proposed by Diday in 1980's, which provides a new framework for statistical analysis. In SDA, we analyze an object with internal variation, including an interval, a histogram and a distribution, called a symbolic object. In the study, we focus on a cluster analysis for distribution valued dissimilarities, one of the symbolic objects. A hierarchical clustering has two steps in general: find out step and update step. In the find out step, we find the nearest pair of clusters. We extend it for distribution valued dissimilarities, introducing a measure on their order relations. In the update step, dissimilarities between clusters are redefined by mixture of distributions with a mixing ratio. We show an actual example of the proposed method and a simulation study.
Ortega, Edwin M.M.;Cordeiro, Gauss M.;Suzuki, Adriano K.;Ramires, Thiago G.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권4호
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pp.397-419
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2017
A four-parameter extended fatigue lifetime model called the odd Birnbaum-Saunders geometric distribution is proposed. This model extends the odd Birnbaum-Saunders and Birnbaum-Saunders distributions. We derive some properties of the new distribution that include expressions for the ordinary moments and generating and quantile functions. The method of maximum likelihood and a Bayesian approach are adopted to estimate the model parameters; in addition, various simulations are performed for different parameter settings and sample sizes. We propose two new models with a cure rate called the odd Birnbaum-Saunders mixture and odd Birnbaum-Saunders geometric models by assuming that the number of competing causes for the event of interest has a geometric distribution. The applicability of the new models are illustrated by means of ethylene data and melanoma data with cure fraction.
The problem considered in this paper can be defiened as follows. Consider observations $x_1, x_2, \cdot, x_n$ which are assumed to come from a mixed population of the density function, $$f(x) = \sum^m_{k=1} pkf_k(x)$$ where m is the number of subpoulations and $p_k$ is the proportion of subpopulation k such that $\sum^m_{k=1} pk=1, 0
Single-index models have found applications in econometrics and biometrics, where multidimensional regression models are often encountered. Here we propose a nonparametric estimation approach that combines wavelet methods for non-equispaced designs with Bayesian models. We consider a wavelet series expansion of the unknown regression function and set prior distributions for the wavelet coefficients and the other model parameters. To ensure model identifiability, the direction parameter is represented via its polar coordinates. We employ ad hoc hierarchical mixture priors that perform shrinkage on wavelet coefficients and use Markov chain Monte Carlo methods for a posteriori inference. We investigate an independence-type Metropolis-Hastings algorithm to produce samples for the direction parameter. Our method leads to simultaneous estimates of the link function and of the index parameters. We present results on both simulated and real data, where we look at comparisons with other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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