The characteristics of the flow of pure HFC refrigerants(R32, R125, and R134a) and their mixtures through capillary tubes were investigated experimentally. Two capillary tubes with 1.2mm and 1.6mm inner diameter and 1.5m length were adopted as test sections. Mass flow rates and temperatures and pressures were measured for several condensing temperatures and degrees of subcooling at capillary tube inlet. The effects of the condensing temperature, inner diameter of capillary tube, and subcooling on the mass flow rate of refrigerants were discussed, and the mass flow rates of HFC refrigerants were compared with that of R22. The pressure and temperature distributions along the capillary tube compared with that of R22. The pressure and temperature distributions along the capillary tube show that there is a metastable equilibrium state in the flow through the tube. Underpressure for vaporization increases as refrigerant mass flux increases and inlet subcooling decreases. Empirical correlation was suggested to predict underpressure for vaporization of the HFC refrigerants.
Today's state-of the-art speech recognition systems typically use continuous distribution hidden Markov models with the mixtures of Gaussian distributions. To obtain higher recognition accuracy, the hidden Markov models typically require huge number of Gaussian distributions. Such speech recognition systems have problems that they require too much memory to run, and are too slow for large applications. Many approaches are proposed for the design of compact acoustic models. One of those models is subspace distribution clustering hidden Markov model. Subspace distribution clustering hidden Markov model can represent original full-space distributions as some combinations of a small number of subspace distribution codebooks. Therefore, how to make the codebook is an important issue in this approach. In this paper, we report some experimental results on various quantization methods to make more accurate models.
Coalescence process of binary immiscible fluid mixtures having bimodal size distributions, prepared by mixing two pre-sheared samples at different shear rates, ${\gamma}_{pre1}\;and\;{\gamma}_{pre2}$, under shear flow at a final shear rate, ${\gamma}_f$, are examined by transient shear stress measurements and microscopic observations in comparison with the results for simply pre-sheared samples having narrow size distributions (unimodal distribution samples). Component fluids are a silicone oil (PDMS) and a hydrocarbon-formaldehyde resin (Genelite) and their viscosities are 14.1 and 21.0 $pa{\cdot}sec$ at room temperature $(ca.\;20^{\circ}C)$, respectively. The weight ratio of PDMS: Genelite was 7:3. Three cases, $({\gamma}_{pre1}=7.2sec^{-1},\;{\gamma}_{pre2}=12.0sec^{-1}\;and\;{\gamma}_f=2.4sec^{-1}),\;({\gamma}_{pre1}=0.8sec^{-1},\;{\gamma}_{pre2}=4.0sec^{-1}\;and\;{\gamma}_f=2.4sec^{-1}),\;and\;({\gamma}_{pre1}=7.2sec^{-1},\;{\gamma}_{pre2}=12.0^sec^{-1}\;and\;{\gamma}_f=7.2sec^{-1})$ the first case, transient shear stress did not show any significant difference but domains larger than the initial state are observed at short times. In the latter cases, there exist undershoot of shear stress, reflecting existence of deformed large domains, which is confirmed by the direct observation. It is concluded that coalescence between large and small domains more frequently occur than coalescence between the domains with similar size in the bimodal distribution samples.
본 논문에서는 주기성을 갖는 순환 확률분포를 이용하여 $0^{\circ}{\sim}360^{\circ}$ 범위의 다중 음원의 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 음원의 방향 정보를 담고 있는 마이크로폰간의 위상차는 확률분포의 혼합물로 간주될 수 있으며, 음원 방향은 이 확률분포의 혼합물에 적용된 로그-우도함수 (log-likelihood function)를 최대화함으로써 추정된다. 주기성을 갖는 데이터의 분석에 von Mises 확률분포가 널리 활용된다는 사실은 잘 알려져 있지만, 본 논문에서는 기존의 Gaussian이나 Laplacian 확률분포에 $2{\pi}$ 모듈로 (modulo) 연산을 적용함으로써 $0^{\circ}{\sim}360^{\circ}$ 범위의 주기성을 갖는 순환 확률분포를 정의하고 이를 방향 추정에 활용한다. 순환 확률분포의 혼합물에 대한 로그-우도함수를 최대가 되게 하는 음원의 방향은 EM (Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용하여 추정된다. 다양한 반향 환경에서의 실험 결과 Laplacian 확률분포가 von Mises나 Gaussian 확률분포보다 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있다.
Source separation is a statistical method, the goal of which is to separate the linear instantaneous mixtures of statistically independent sources without resorting to any prior knowledge. This paper addresses a source separation algorithm which is able to separate the mixtures of sub- and super-Gaussian sources. The nonlinear function in the proposed algorithm is derived from the generalized Gaussian distribution that is a set of distributions parameterized by a real positive number (Gaussian exponent). Based on the relationship between the kurtosis and the Gaussian exponent, we present a simple and efficient way of selecting proper nonlinear functions for source separation. Useful behavior of the proposed method is demonstrated by computer simulations.
We introduce a simple methodology, so-called generalized gamma-polynomial approximation, based on moment-matching technique to approximate survival and hazard functions in the context of parametric survival analysis. We use the generalized gamma-polynomial approximation to approximate the density and distribution functions of convolutions and finite mixtures of random variables, from which the approximated survival and hazard functions are obtained. This technique provides very accurate approximation to the target functions, in addition to their being computationally efficient and easy to implement. In addition, the generalized gamma-polynomial approximations are very stable in middle range of the target distributions, whereas saddlepoint approximations are often unstable in a neighborhood of the mean.
Numerical simulations of high temperature catalytic combustion have been performed for the application to a gas turbine combustor. Dependences of inlet temperature and pressure on the distributions of temperature and species concentrations were investigated using plug flow model with detailed homogeneous and heterogeneous chemistries of methane-air mixtures. Honeycomb typecombustor deposited with Pt catalyst of 100mm in length and 26mm in diameter is used. The results show that rapid increase of temperature profile occurs earlier with the increase of inlet temperature and the decrease of inlet pressure. The condition which catalytic combustion is stabilized exists at certain range of inlet temperature and pressure. The state of catalytic combustion is also confirmed by the distributions of species concentration.
본 논문은 t은과 10[torr]의 희유기체의 혼합기체 중에서 심하게 변조된 저압기체방전의 양광주의 반경방향 압자분포를 이론적으로 연구하였다. 전류는 깊이 50[%[로 정현파로 변조되었다. 계산결과 여기 원자의 반경방향 분포는 0차 Bessel 함수 $J_0(2.4r/R)$와 다르고 분포의 반전이 나타나는 주파수 대역도 있었다. 연립미분방정식을 풀기 위하여 FDM과 2계 Runge-Kutta method의 혼합법을 사용하였다.
In this Paper, we examine the limiting distributional behaviour of extreme values of mixed Erlang random variables. We show that, in the finite mixture of Erlang distributions, the component distribution with an asymptotically dominant tail has a critical effect on the asymptotic extreme behavior of the mixture distribution and it converges to the Gumbel extreme-value distribution. Normalizing constants are also established. We apply this result to characterize the asymptotic distribution of maxima of sojourn times in M/M/s queuing system. We also show that Erlang mixtures with continuous mixing may converge to the Gumbel or Type II extreme-value distribution depending on their mixing distributions, considering two special cases of uniform mixing and exponential mixing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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