This paper investigates the effect of linear and non-linear distribution of carbon nanotube volume fraction in the FG-CNTRC beams on the critical buckling by using higher-order shear deformation theories. Here, the material properties of the CNTRC beams are assumed to be graded in the thickness direction according to a new exponential power law distribution in terms of the carbon nanotube volume fractions. The single-walled carbon nanotube is aligned and distributed in the polymeric matrix with different patterns of reinforcement; the material properties of the CNTRC beams are described by using the rule of mixture. The governing equations are derived through using Hamilton's principle. The Navier solution method is used under the specified boundary conditions for simply supported CNTRC beams. The mathematical models provided in this work are numerically validated by comparison with some available results. New results of critical buckling with the non-linear distribution of CNT volume fraction in different patterns are presented and discussed in detail, and compared with the linear distribution. Several aspects of beam types, CNT volume fraction, exponent degree (n), aspect ratio, etc., are taken into this investigation. It is revealed that the influences of non-linearity distribution in the beam play an important role to improve the mechanical properties, especially in buckling behavior. The results show that the X-Beam configuration is the strongest among all different types of CNTRC beams in supporting the buckling loads.
The records of wave heights which were observed at Muk ho and Po hang of the East Coast of Korea were analized by several probility functions. The exponential 2 parameter distribution was found as the best fit probability function to the historical distribution of wave heights by the test of goodness of fit. But log-normal 2 parameter and log-extremal type A distributions were also fit to the historical distribution, especially in the Smirnov-Kolmogorov test. Therefore, it can't be always regarded that those two distributions are not fit to the wave heiht's distribution. In the test of goodness of fit, the Chi-Square test gave very sensitive results and Smirnov-Kolmogorov test, which is a distribution free and non-parametric test, gave more inclusive results. At the next stage, the inter-relationship between the mean and the one-third wave heights, the mean and the one-=tenth wave heights, the one-third and the one-tenth wave heights, the one-third and the highest wave heights were obtained and discussed.
Sampling design should provide statistics to meet a given accuracy while saving cost and time. However, a large number of non-responses are occurring due to the deterioration of survey circumstances, which significantly reduces the accuracy of the survey results. Non-responses occur for a variety of reasons. Chung and Shin (2017, 2019) and Min and Shin (2018) found that the accuracy of estimation is improved by removing the bias caused by non-response when the response rate is an exponential or linear function of variable of interests. For that case they assumed that the error of the super population model follows normal distribution. In this study, we proposed a non-response bias adjusted estimator in the case where the error of a super population model follows the gamma distribution or the log-normal distribution in a business survey. We confirmed the superiority of the proposed estimator through simulation studies.
Lee and Lim (2009) state three characterizations of Loamax, exponential and power function distributions, the proofs of which, are based on the solutions of certain second order non-linear differential equations. For these characterizations, they make the following statement : "Therefore there exists a unique solution of the differential equation that satisfies the given initial conditions". Although the general solution of their first differential equation is easily obtainable, they do not obtain the general solutions of the other two differential equations to ensure their claim via initial conditions. In this very short report, we present the general solutions of these equations and show that the particular solutions satisfying the initial conditions are uniquely determined to be Lomax, exponential and power function distributions respectively.
In this paper, we consider the problem of testing independence in the absolutely continuous bivariate exponential distribution of Block and Basu(1974). We construct a bootstrap procedure for testing zero and non-zero values of the parameter ${\lambda}_3$ which measures the degree of dependence and compare the power of the bootstrap test with likelihood ratio test(LRT) by Gupta et al.(1984) and the test based on maximum likelihood estimator(MLE) $\hat{{\lambda}}_3$ by Hanagal and Kale(1991) for small and moderate sample sizes.
Kim, Gwang-Won;Woo, Kyoung-Hang;Hyun, Seung-Ho;Sohn, Jin-Man;Han, Jin-Hee;Shin, Yong-Hark
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.22
no.1
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pp.104-112
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2008
This paper presents the computer program for station reliability assessment. The developed program is based on Monte-Carlo simulation using system state transition sampling, which has the merit of rapid assessment compared to state duration sampling. One of the contributions of this paper is introduction of exclusiveness among events, which makes non-exponential probabilistic distribution be utilized in modeling repair time. The developed program is applied to well-blown sample system, and its assessment results are listed in this paper to show the reliability of the program.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.3
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pp.227-240
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2017
In this paper, we introduce the inverted exponentiated Weibull (IEW) distribution which contains exponentiated inverted Weibull distribution, inverse Weibull (IW) distribution, and inverted exponentiated distribution as submodels. The proposed distribution is obtained by the inverse form of the exponentiated Weibull distribution. In particular, we explain that the proposed distribution can be interpreted by Marshall and Olkin's book (Lifetime Distributions: Structure of Non-parametric, Semiparametric, and Parametric Families, 2007, Springer) idea. We derive the cumulative distribution function and hazard function and calculate expression for its moment. The hazard function of the IEW distribution can be decreasing, increasing or bathtub-shaped. The maximum likelihood estimation (MLE) is obtained. Then we show the existence and uniqueness of MLE. We can also obtain the Bayesian estimation by using the Gibbs sampler with the Metropolis-Hastings algorithm. We also give applications with a simulated data set and two real data set to show the flexibility of the IEW distribution. Finally, conclusions are mentioned.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.8
no.1
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pp.79-83
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1997
This paper considers the problem of estimating the model parameters and reliability functions for Freund bivariate exponential distribution. Uniformly minimum variance unbiased estimators for model parameters, joint reliability and marginal reliability functions are obtained in the both case of non-identically distributed marginals and identically distributed marginals.
International Journal of Reliability and Applications
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v.7
no.2
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pp.111-125
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2006
This paper introduces different vectors of the reliability equivalence factors of a series system consists of n independent and nonidentical components. The failure rates of the system components are assumed to be constant. The reliability function and mean time to failure are used as performances to derive the reliability equivalences of the system. The results presented here generalize those available in the literatures. Numerical study is given to explain how one can utilize the theoretical results obtained.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.10a
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pp.233-238
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2003
Goodness of fit test statistics based on the information discrepancy have been shown to perform very well (Vasicek 1976, Dudewicz and van der Meulen 1981, Chandra et al 1982, Gohkale 1983, Arizona and Ohta 1989, Ebrahimi et al 1992, etc). Although the test is well defined for the non-censored case, censored case has not been discussed in the literature. Therefore we consider a goodness of fit test based on the partial Kullback-Leibler(KL) information with the type II censored data. We derive the partial KL information of the null distribution function and a nonparametric distribution function, and establish a goodness of fit test statistic. We consider the exponential and normal distributions and made Monte Calro simulations to compare the test statistics with some existing tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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