A two-dimensional direct numerical simulation was performed to investigate the flame behaviors of $CH_4/N_2$-Air counterflow nonpremixed flame interacting with a single vortex. The detailed transport properties and a modified 16-step augmented reduced mechanism based on Miller and Bowman's detailed reaction mechanism are adopted in this calculation. The results showed that an initially flat stagnation plane, on which an axial velocity was zero, was deformed into a complex-shaped plane, and an initial stagnation point was moved far away from a vortex head when the counterflow field was perturbed by the vortex. It was noted that the movement of stagnation point could alter the species transport mechanism to the flame surface. It was also identified that the altered species transport mechanism affected the distributions of the mixture fraction and the scalar dissipation rate.
This paper proposes class histogram equalization (CHEQ) to compensate noisy acoustic features for robust speech recognition. CHEQ aims to compensate for the acoustic mismatch between training and test speech recognition environments as well as to reduce the limitations of the conventional histogram equalization (HEQ). In contrast to HEQ, CHEQ adopts multiple class-specific distribution functions for training and test environments and equalizes the features by using their class-specific training and test distributions. According to the class-information extraction methods, CHEQ is further classified into two forms such as hard-CHEQ based on vector quantization and soft-CHEQ using the Gaussian mixture model. Experiments on the Aurora 2 database confirmed the effectiveness of CHEQ by producing a relative word error reduction of 61.17% over the baseline met-cepstral features and that of 19.62% over the conventional HEQ.
AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.24
no.5
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pp.95-102
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2020
For the purpose of developing a PE fiber-reinforced highly ductile cementitious composite having high tensile strain capacity more than 2% under the condition of containing aggregates with large particle size, this study investigated the tensile behavior of composites according to the particle size and distribution of aggregates in the composite. Compared with the mixture containing silica sand of which particle size is less than 0.6 mm, mixtures containing river sand and/or gravel with the maximum particle size of 2.36 mm, 4.75 mm, 5.6 mm, 6.7 mm were considered in the experimental design. The particle size distributions of aggregates were adjusted for the optimized distribution curves obtained from modified A&A model by blending different sizes of aggregates. All the mixtures presented clear strain-hardening behavior in the direct tensile tests. The mixtures with the blended aggregates to meet the optimum curves of aggregate size distributions showed higher tensile strain capacity than the mixture with silica sand. It was also found that the tensile strain capacity was improved as the maximum size of aggregate increased which resulted in wider particle size distribution. The mixtures with the maximum size of 5.6 mm and 6.7 mm presented very high tensile strain capacities of 4.83% and 5.89%, respectively. This study demonstrated that it was possible to use coarse aggregates in manufacturing highly ductile fiber-reinforced cementitous composite by adjusting the particle size distribution.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.2
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pp.249-259
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2018
More than half of annual rainfall occurs in summer season in Korea due to its climate condition and geographical location. A frequency analysis is mostly adopted for designing hydraulic structure under the such concentrated rainfall condition. Among the various distributions, univariate Gumbel distribution has been routinely used for rainfall frequency analysis in Korea. However, the distributional changes in extreme rainfall have been globally observed including Korea. More specifically, the univariate Gumbel distribution based rainfall frequency analysis is often fail to describe multimodal behaviors which are mainly influenced by distinct climate conditions during the wet season. In this context, we purposed a Gumbel mixture distribution based rainfall frequency analysis with a Bayesian framework, and further the results were compared to that of the univariate. It was found that the proposed model showed better performance in describing underlying distributions, leading to the lower Bayesian information criterion (BIC) values. The mixed Gumbel distribution was more robust for describing the upper tail of the distribution which playes a crucial role in estimating more reliable estimates of design rainfall uncertainty occurred by peak of upper tail than single Gumbel distribution. Therefore, it can be concluded that the mixed Gumbel distribution is more compatible for extreme frequency analysis rainfall data with two or more peaks on its distribution.
This research is devoted to study post-buckling analysis of functionally graded carbon nanotubes reinforced composite (FG-CNTRC) micro plate with cut out subjected to magnetic field and resting on elastic medium. The basic formulation of plate is based on first order shear deformation theory (FSDT) and the material properties of FG-CNTRCs are presumed to be changed through the thickness direction, and are assumed based on rule of mixture; moreover, nonlocal Eringen's theory is applied to consider the size-dependent effect. It is considered that the system is embedded in elastic medium and subjected to longitudinal magnetic field. Energy approach, domain decomposition and Rayleigh-Ritz methods in conjunction with Newton-Raphson iterative technique are employed to trace the post-buckling paths of FG-CNTRC micro cut out plate. The influence of some important parameters such as small scale effect, cut out dimension, different types of FG distributions of CNTs, volume fraction of CNTs, aspect ratio of plate, magnitude of magnetic field, elastic medium and biaxial load on the post-buckling behavior of system are calculated. With respect to results, it is concluded that the aspect ratio and length of square cut out have negative effect on post-buckling response of micro composite plate. Furthermore, existence of CNTs in system causes improvement in the post-buckling behavior of plate and different distributions of CNTs in plate have diverse response. Meanwhile, nonlocal parameter and biaxial compression load on the plate has negative effect on post-buckling response. In addition, imposing magnetic field increases the post-buckling load of the microstructure.
Most classification accuracy measures for optimal threshold are divided into two types: one is expressed with cumulative distribution functions and probability density functions, the other is based on ROC curve and AUC. Unal (2017) proposed the index of union (IU) as an accuracy measure that considers two types to get them. In this study, ten kinds of accuracy measures (including IU) are divided into six categories, and the advantages of the IU are studied by comparing the measures belonging to each category. The optimal thresholds of these measures are obtained by setting various normal mixture distributions; subsequently, the first and second type of errors as well as the error sums corresponding to each threshold are calculated. The properties and characteristics of the IU statistic are explored by comparing the discriminative power of other accuracy measures based on error values.The values of the first type error and error sum of IU statistic converge to those of the best accuracy measures of the second category as the mean difference between the two distributions increases. Therefore, IU could be an accuracy measure to evaluate the discriminant power of a model.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.7
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pp.883-889
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2013
The distribution of a response usually depends on the distribution of a variable. When the distribution of a variable has two different modes, the response also follows a distribution with two different modes. In most reliability analysis methods, the number of modes is irrelevant, but not the type of distribution. However, in actual problems, because information is often provided with two or more modes, it is important to estimate the distributions with two or more modes. Recently, some reliability analysis methods have been suggested for bimodal distributions. In this paper, we review some methods such as the Akaike information criterion (AIC) and maximum entropy principle (MEP) and compare them with the Monte Carlo simulation (MCS) using mathematical examples with two different modes.
By estimating probability distributions of the good solutions in the current population, some researchers try to find the optimal solution more efficiently. Particularly, finite mixtures of distributions have a very useful role in dealing with complex problems. However, it is difficult to choose the number of components in the mixture models and merge superior partial solutions represented by each component. In this paper, we propose a new continuous evolutionary optimization algorithm with distribution estimation by variational Bayesian mixtures of factor analyzers. This technique can estimate the number of mixtures automatically and combine good sub-solutions by sampling new individuals with the latent variables. In a comparison with two probabilistic model-based evolutionary algorithms, the proposed scheme achieves superior performance on the traditional benchmark function optimization. We also successfully estimate the parameters of S-system for the dynamic modeling of biochemical networks.
After applying the fiber cocktail(polypropylene and steel fibers) into the mixture of high strength concrete with a compressive strength of 50 MP, the fire test was carried out on specimens in order to evaluate the fire resistance performance, such as possible explosive spalling, temperature distributions of concrete and rebar. According to an enforcement ordinance, four column specimens were exposed to the fire for 180 minutes based on the standard curve of ISO-834. No explosive spalling has been observed. The required minimum quantity of polypropylene to prevent explosive spalling is more than 0.57 kg per unit concrete volume. The comparing test results from temperature distributions of concrete and rebar has found that the difference of fiber quantity is insignificant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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