Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권5호
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pp.523-533
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2020
This paper suggests three available methods for finding nonnegative estimates of variance components of the random effects in mixed models. The three proposed methods based on the concepts of projections are called projection method I, II, and III. Each method derives sums of squares uniquely based on its own method of projections. All the sums of squares in quadratic forms are calculated as the squared lengths of projections of an observation vector; therefore, there is discussion on the decomposition of the observation vector into the sum of orthogonal projections for establishing a projection model. The projection model in matrix form is constructed by ascertaining the orthogonal projections defined on vector subspaces. Nonnegative estimates are then obtained by the projection model where all the coefficient matrices of the effects in the model are orthogonal to each other. Each method provides its own system of linear equations in a different way for the estimation of variance components; however, the estimates are given as the same regardless of the methods, whichever is used. Hartley's synthesis is used as a method for finding the coefficients of variance components.
Dynamic force microscopy utilizes the dynamic response of a resonating probe tip as it approaches and retracts from a sample to measure the topography and material properties of a nanostructure. We present recent ideas based on proper orthogonal decomposition (POD) and detailed experiments that yield new perspectives and insight into AFM. A dynamic cantilever model with Lennrad-Jones interaction Potential which includes attractive and repulsive van der Waals demonstrates the resonable tapping mode response in time and frequency.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권1호
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pp.47-54
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2000
This article is concerned with the algorithm for the Chebyshev estimation with/without linear equality and/or inequality constraints. The algorithm employs a linear scaling transformation scheme to reduce the computational burden which is induced when the data set is quite large. The convergence of the proposed algorithm is proved. And the updating and orthogonal decomposition techniques are considered to improve the computational efficiency and numerical stability.
This paper presents an extensive analysis of unsteady wind loading data on a 18 m long and 2 m high wall in a rural environment, with the wind at a range of angles to the wall normal. The data is firstly analyzed using standard statistical techniques (moments of probability distributions, auto- and cross-correlations, auto- and cross-spectra etc.). The analysis is taken further using a variety of less conventional methods - conditional sampling, proper orthogonal decomposition and wavelet analysis. It is shown that, even though the geometry is simple, the nature of the unsteady flow is surprisingly complex. The fluctuating pressures on the front face of the wall are to a great extent caused by the turbulent fluctuations in the upstream flow, and reflect the oncoming flow structures. The results further suggest that there are distinct structures in the oncoming flow with a variety of scales, and that the second order quasi-steady approach can predict the pressure fluctuations quite well. The fluctuating pressures on the rear face are also influenced by the fluctuations in the oncoming turbulence, but also by unsteady fluctuations due to wake unsteadiness. These fluctuations have a greater temporal and spatial coherence than on the front face and the quasi-steady method over-predicts the extent of these fluctuations. Finally the results are used to check some assumptions made in the current UK wind loading code of practice.
To verify floatability of ABB (Air bubble barrier), we compared bubble swarm behavior with and without the air-driven ejector. Experiment was conducted using the fabricated air-driven ejector with 5 mm nozzle on the bottom of 1 m3 water tank. Reynolds number of air in the nozzle was ranged 1766-13248. We analyzed data with statistical method using image processing, particle mage velocimetry (PIV) and proper orthogonal decomposition (POD) analysis. As a result of POD analysis, there was no significant eigenmode in bubbly flow generated from the ejector. It means that more complex turbulent flows were formed by the ejector, thereby (1) making bubbles finer, (2) promoting three-dimensional energy transfer between bubble and water, and (3) making evenly distributed velocity profile of water. It is concluded that the air-driven ejector could enhance the performance of ABB.
POD (proper orthogonal decomposition) is applied to turbulent leading-edge separation bubble to extract coherent structures. A two-dimensional leading-edge separation bubble is simulated by discrete-vortex method, where a time-dependent source forcing is incorporated. Based on the wealth of numerical data, POD is applied in a range of the forcing amplitude ( $A_{o}$ = 0, 0.5, 1.0 and 1.5) and forcing frequency (0 .leq. $f_{F}$H/ $U_{\infty}$.leq. 0.3). It is demonstrated that the structures of POD have noticeable changes with local forcings. In an effort to investigate the mechanism of decreasing reattachment length, dynamic behaviors of the expansion coefficients and contributions of the eigenfunctions of POD are scrutinized. As the forcing amplitude increases, the large-scale vortex structures are formed near the forcing amplitude increases, the large-scale vortex structures are formed near the separation point and the flow structures become more organized and more regular, accompanying with the reduction of reattachment length. By further inverstigation of POD global entropy, it is seen that the reattachment length is closely linked to the degree of organization of the flow structures.es.s.
본 논문에서는 후향계단(Backward Facing Step) 유동장의 유동운동에 대한 ARX(Auto Regressive eXogenous) 모델링 기법을 제시한다. BFS 유동장 모델링을 위해 밀도를 모드분석을 통해 고유 공간모드와 시간계수를 추출한다. 입력 차수와 상태변수 차수는 각각 유동장 스팩트럼 분석과 시간계수 분석을 통해 결정한다. 또한, 유동장의 속도 분석을 통해 ARX의 입력 지연 차수를 결정한다. 한편, ARX 모델의 계수는 신경망을 이용하여 설계한다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권1호
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pp.33-41
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2004
Knowledge of partial discharge (PD) is important to accurately diagnose and predict the condition of insulation. The PD phenomenon is highly complex and seems to be random in its occurrence. This paper indicates the possible use of chaos theory for the recognition and distinction concerning PD signals. Chaos refers to a state where the predictive abilities of a systems future are lost and the system is rendered aperiodic. The analysis of PD using deterministic chaos comprises of the study of the basic system dynamics of the PD phenomenon. This involves the construction of the PD attractor in state space. The simulation results show that the variance of an orthogonal axis in an attractor of chaos theory increases according to the magnitude and the number of PDs. However, it is difficult to clearly identify the characteristics of the PDs. Thus, we calculated the magnitude on an orthogonal axis in an attractor using singular value decomposition (SVD) and principal component analysis (PCA) to extract the numerical characteristics. In this paper, we proposed the condition monitoring method for gas insulated switchgear (GIS) using SVD for efficient calculation of the variance. Thousands of simulations have proven the accuracy and effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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