The existence of initial imperfections in manufacturing or assembly of double-layer space structures having hundreds or thousands of members is inevitable. Many of the imperfections, such as the initial curvature of the members and residual stresses in members, are all random in nature. In this paper, the probabilistic effect of initial curvature imperfections in the load bearing capacity of double-layer grid space structures with different types of supports have been investigated. First, for the initial curvature imperfection of each member, a random number is generated from a gamma distribution. Then, by employing the same probabilistic model, the imperfections are randomly distributed amongst the members of the structure. Afterwards, the collapse behavior and the ultimate bearing capacity of the structure are determined by using nonlinear push down analysis and this procedure is frequently repeated. Ultimately, based on the maximum values of bearing capacity acquired from the analysis of different samples, structure's reliability is obtained by using Monte Carlo simulation method. The results show the sensitivity of the collapse behavior of double-layer grid space structures to the random distribution of initial imperfections and supports type.
A Contact-type Linear Encoder-like Capacitive Displacement Sensor (CLECDiS) has been developed to measure displacements at high accuracy within a long measurement range. In this paper, we have worked on improving the performance and reliability of the sensor. The performance increase can be done by introducing the smaller electrode patterns of $4{\mu}m$ width. In order to improve the reliability of the sensor we have changed the electrode layers from chrome-gold to chrome-gold-chrome and re-design its supporting structure. The newly-designed sensor is fabricated and tested to show that its sensitivity is $35pF/{\mu}m$, which implies that its resolution may be 0.36nm if SNR (Signal-to-Noise-Ratio) is 80.1dB. It is about ten times of that $(3.14pF/{\mu}m)$ of its previous version with 10${\mu}m$ electrodes. The total measurement range remains the same as the previous one; 15mm. The calibration experiments show its improved performance and reliability.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.32
no.5
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pp.341-346
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2018
The aims of this study were to evaluate the reliability and validity of the cold and heat pattern identification questionnaire (CHPIQ). From July 2015 to December 2015, 120 participants, university faculties, filled out CHPIQ by the way of self-reporting. Then two Korean medical doctors independently diagnosed them whether they belonged to cold pattern (CP) or not, and heat pattern (HP) or not. We evaluated the internal consistency using Cronbach's alpha coefficient, and the validity using the sensitivity and specificity through receiver operating characteristic-curve. The internal consistency (Cronbach's alpha coefficient) showed 0.754 (CP) and 0.753 (HP). The area under the curve was recorded with 0.884 (CP) and 0.786 (HP). The agreements between CHPIQ and experts were 82.8% (CP) and 72.9% (HP). The sensitivities showed 0.707 (CP) and 0.719 (HP), and the specificities were 0.935 (CP) and 0.736 (HP). This study suggests that CHPIQ is a reliable and valid instrument for estimating cold-heat pattern identification.
The present contribution addresses the parallelization of advanced simulation methods for structural reliability analysis, which have recently been developed for large-scale structures with a high number of uncertain parameters. In particular, the Line Sampling method and the Subset Simulation method are considered. The proposed parallel algorithms exploit the parallelism associated with the possibility to simultaneously perform independent FE analyses. For the Line Sampling method a parallelization scheme is proposed both for the actual sampling process, and for the statistical gradient estimation method used to identify the so-called important direction of the Line Sampling scheme. Two parallelization strategies are investigated for the Subset Simulation method: the first one consists in the embarrassingly parallel advancement of distinct Markov chains; in this case the speedup is bounded by the number of chains advanced simultaneously. The second parallel Subset Simulation algorithm utilizes the concept of speculative computing. Speedup measurements in context with the FE model of a multistory building (24,000 DOFs) show the reduction of the wall-clock time to a very viable amount (<10 minutes for Line Sampling and ${\approx}$ 1 hour for Subset Simulation). The measurements, conducted on clusters of multi-core nodes, also indicate a strong sensitivity of the parallel performance to the load level of the nodes, in terms of the number of simultaneously used cores. This performance degradation is related to memory bottlenecks during the modal analysis required during each FE analysis.
This study purposed to standardize the Korean versions of the General Health Questionnaire, especially KGHQ-20 and KGHQ-30, through the evaluation of their reliability and validity. The two KGHQs, along with several other scales that measure psychological symptoms, were administered to 916 students and 102 chronically mentally ill patients at mental health hospitals in Korea. Both of the KGHQs were found to have high reliability based on test-retest correlation coefficients, internal consistency (Chronbach's ${\alpha}$) as scales, and item-total correlations for most of the items. The two KGHQ scores were shown to have high validity based on three methods of analysis; first, both KGHQ scores had highly significant correlations with most of other measures for psychopathology, such as SCL-90, CES-D, SDS, BAI, STAI; second, there were significant differences of the two KGHQ scores between the group of mentally healthy students and the group of chronically mentally ill patients; the validity of the KGHQ-30 was also derived from high sensitivity and specificity, which helped identify the best cut-off points: 15/16 for the KGHQ-30. The cut-off point for the KGHQ-20 was determined at 12/13 based on the mean scores and standard deviations of other scales as well as of the KGHQ-20.
International Journal of Reliability and Applications
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v.13
no.1
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pp.19-35
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2012
This paper presents an optimum design of step-stress partially accelerated life test (PALT) plan which allows the test condition to be changed from use to accelerated condition on the occurrence of fixed number of failures. Various life distribution models such as exponential, Weibull, log-logistic, Burr type-Xii, etc have been used in the literature to analyze the PALT data. The need of different life distribution models is necessitated as in the presence of a limited source of data as typically occurs with modern devices having high reliability, the use of correct life distribution model helps in preventing the choice of unnecessary and expensive planned replacements. Truncated distributions arise when sample selection is not possible in some sub-region of sample space. In this paper it is assumed that the lifetimes of the items follow Truncated Logistic distribution truncated at point zero since time to failure of an item cannot be negative. Optimum step-stress PALT plan that finds the optimal proportion of units failed at normal use condition is determined by using the D-optimality criterion. The method developed has been explained using a numerical example. Sensitivity analysis and comparative study have also been carried out.
In this paper, a dynamic response mapping model of the wheel-rail system is established by using the support vector regression (SVR) method, and the hierarchical safety thresholds of the subgrade void are proposed based on the reliability theory. Firstly, the vehicle-track coupling dynamic model considering the subgrade void is constructed. Secondly, the subgrade void area, the subgrade compaction index K30 and the fastener stiffness are selected as random variables, and the mapping model between these three random parameters and the dynamic response of the wheel-rail system is built by using the orthogonal test and the SVR. The sensitivity analysis is carried out by the range analysis method. Finally, the hierarchical safety thresholds for the subgrade void are proposed. The results show that the subgrade void has the most significant influence on the carbody vertical acceleration, the rail vertical displacement, the vertical displacement and the slab tensile stress. From the range analysis, the subgrade void area has the largest effect on the dynamic response of the wheel-rail system, followed by the fastener stiffness and the subgrade compaction index K30. The recommended safety thresholds for the subgrade void of level I, II and III are 4.01㎡, 6.81㎡ and 9.79㎡, respectively.
This study proposes a modified extended cognitive reliability and error analysis method (CREAM) for achieving a more accurate human error probability (HEP) in advanced control rooms. The traditional approach lacks failure data and does not consider the common performance condition (CPC) weights in different cognitive functions. The modified extended CREAM decomposes tasks using a method that combines structured information analysis (SIA) and the extended CREAM. The modified extended CREAM performs the weight analysis of CPCs in different cognitive functions, and the weights include cognitive, correlative, and important weights. We used the extended CREAM to obtain the cognitive weight. We determined the correlative weights of the CPCs for different cognitive functions using the triangular fuzzy decision-making trial and evaluation laboratory (TF-DEMATEL), and evaluated the importance weight of CPCs based on the interval 2-tuple linguistic approach and ensured the value of the importance weight using the entropy method in the different cognitive functions. Finally, we obtained the comprehensive weights of the different cognitive functions and calculated the HEPs. The accuracy and sensitivity of the modified extended CREAM were compared with those of the basic CREAM. The results demonstrate that the modified extended CREAM calculates the HEP more effectively in advanced control rooms.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.2
no.2
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pp.34-41
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1992
A robust and reliable learning and reasoning mechanism is addressed based upon fuzzy set theory and fuzzy associative memories. The mechanism stores a priori an initial knowledge base via approximate learning and utilizes this information for decision-making systems via fuzzy inferencing. We called this fuzzy computer architecture a 'fuzzy hypercube' processing all the rules in one clock period in parallel. Fuzzy hypercubes can be applied to control of a class of complex and highly nonlinear systems which suffer from vagueness uncertainty. Moreover, evidential aspects of a fuzzy hypercube are treated to assess the degree of certainty or reliability together with parameter sensitivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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