Avci, Muammer;Botelho, Rui M.;Christenson, Richard
Smart Structures and Systems
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v.25
no.2
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pp.155-167
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2020
This paper demonstrates a real-time hybrid substructuring (RTHS) shake table test to evaluate the seismic performance of a base isolated building. Since RTHS involves a feedback loop in the test implementation, the frequency dependent magnitude and inherent time delay of the actuator dynamics can introduce inaccuracy and instability. The paper presents a robust stability and performance analysis method for the RTHS test. The robust stability method involves casting the actuator dynamics as a multiplicative uncertainty and applying the small gain theorem to derive the sufficient conditions for robust stability and performance. The attractive feature of this robust stability and performance analysis method is that it accommodates linearized modeled or measured frequency response functions for both the physical substructure and actuator dynamics. Significant experimental research has been conducted on base isolators and dampers toward developing high fidelity numerical models. Shake table testing, where the building superstructure is tested while the isolation layer is numerically modeled, can allow for a range of isolation strategies to be examined for a single shake table experiment. Further, recent concerns in base isolation for long period, long duration earthquakes necessitate adding damping at the isolation layer, which can allow higher frequency energy to be transmitted into the superstructure and can result in damage to structural and nonstructural components that can be difficult to numerically model and accurately predict. As such, physical testing of the superstructure while numerically modeling the isolation layer may be desired. The RTHS approach has been previously proposed for base isolated buildings, however, to date it has not been conducted on a base isolated structure isolated at the ground level and where the isolation layer itself is numerically simulated. This configuration provides multiple challenges in the RTHS stability associated with higher physical substructure frequencies and a low numerical to physical mass ratio. This paper demonstrates a base isolated RTHS test and the robust stability and performance analysis necessary to ensure the stability and accuracy. The tests consist of a scaled idealized 4-story superstructure building model placed directly onto a shake table and the isolation layer simulated in MATLAB/Simulink using a dSpace real-time controller.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.1
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pp.177-182
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2012
A structural break in the level as well as in the innovation variance has often been exhibited in economic time series. In this paper we propose robust unit root tests based on a sign-type test statistic when a time series has a shift in its level and the corresponding volatility. The proposed tests are robust to a wide class of partially stationary processes with heavy-tailed errors, and have an exact binomial null distribution. Our tests are not affected by the size or location of the break. We set the structural break under the null and the alternative hypotheses to relieve a possible vagueness in interpreting test results in empirical work. The null hypothesis implies a unit root process with level shifts and the alternative connotes a stationary process with level shifts. The Monte Carlo simulation shows that our tests have stable size than the OLSE based tests.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.271-284
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2002
In this paper we consider the robust inference for the parameter of linear regression model based on weighted least squares. First we consider the sequential test of multiple outliers. Next we suggest the way to assign a weight to each observation $(x_i,\;y_i)$ and recommend the robust inference for linear model. Finally, to check the performance of confidence interval for the slope using proposed method, we conducted a Monte Carlo simulation and presented some numerical results and examples.
The stationarity is one of the most important properties of a time series. We propose robust sign tests for seasonal autoregressive processes to determine whether or not a time series is stationary. The proposed tests are robust to the outliers and the heteroscedastic errors, and they have an exact binomial null distribution regardless of the period of seasonality and types of median adjustments. A Monte-Carlo simulation shows that the sign test is locally more powerful than the tests based on ordinary least squares estimator (OLSE) for heavy-tailed and/or heteroscedastic error distributions.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.05a
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pp.281-286
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2003
The stationarity is one of the most important properties of a time series. We propose robust sign tests for seasonal autoregressive process to determine whether or not a time series is stationary. The tests have an exact binomial null distribution and are robust to the outliers and the heteroscedastic errors. Monte-Carlo simulation shows that the sign test is locally more powerful than the OLSE-based tests for heavy-tailed and/or heteroscedastic error distributions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.2
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pp.565-579
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1997
A robust test is proposed for the problem of testing the parallelism of several regression lines against ordered alternatives. The proposed test statistic is based on a linear combination of one-step pairwise GM-estimators. We compare the performance of the proposed test with that of the other tests through a Monte Carlo simulation. The results of the simulation study show that the proposed test has stable levels, good empirical powers in various circumstances, and particularly higher empirical powers under the presence of extreme outliers or leverage points.
In the RRH (Radio Remote Head) of a WCDMA Node B System, an HPA (High Power Amplifier) is used in order to amplify the transmission RF signal. Upon designing an HPA, the design requirements demand that the intermodulation characteristics are optimized during design and that the stability of the characteristics is maintained in the field. In this DOE (Design of Experiments) research, a few vital factors that affect intermodulation characteristics were first selected; then, an optimal solution was produced for high reliability in a noisy environment in the field by employing the Taguchi Method, a statistical method used for a robust design. Furthermore, by employing HALT(High Accelerated Life Test) during the verification test, this experiment has verified that an HPA that was designed using the Taguchi Method proved to be a far more robust design than an HPA that was designed without using the method.
Edge detection has been widely used in computer vision and image processing. We describe a new edge detector based on the robust rank-order test which is a useful alternative to Wilcoxon test. Our method is based on detecting pixel intensity changes between two neighborhoods with a $r{\times}r$ window using an edge-height model to perform effectively on noisy images. Some experiments of our robust rank-order detector with several existing edge detectors are carried out on both synthetic images and real images with and without noise.
The statistical measures of the coastal environmental data are used in a variety of statistical inferences, hypothesis tests, and data-driven modeling. If the measures are biased, then the statistical estimations and models may also be biased and this potential for bias is great when data contain some outliers defined as extraordinary large or small data values. This study aims to suggest more robust statistical measures as alternatives to more commonly used measures and to assess the performance these robust measures through a quantitative evaluation of more typical measures, such as in terms of locations, spreads, and shapes, with regard to environmental monitoring data in the Busan coastal sea. The detection of outliers within the data was carried out on the basis of Rosner's test. About 5-10% of the nutrient data were found to contain outliers based on Rosner's test. After removal (zero-weighting) of the outliers in the data sets, the relative change ratios of the mean and standard deviation between before and after outlier-removal conditions revealed the figures 13 and 33%, respectively. The variation magnitudes of skewness and kurtosis are 1.36 and 8.11 in a decreasing trend, respectively. On the other hand, the change ratios for more robust measures regarding the mean and standard deviation are 3.7-10.5%, and the variation magnitudes of robust skewness and kurtosis are about only 2-4% of the magnitude of the non-robust measures. The robust measures can be regarded as outlier-resistant statistical measures based on the relatively small changes in the scenarios before and after outlier removal conditions.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.11
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pp.42-48
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1990
In this paper robust test generation for stuck-open faults in CMOS circuits is proposed. By obtaining initialization patterns and test patterns using the relationship of bit position and Hamming weight among input vectors for CMOS circuit test generation time for stuck-open faults can be reduced, and the problem of input transition skew which make fault detection difficult is solved, and the number of test sequences are minimized. Also the number of test sequences is reduced by arranging test sequences using Hamming distance between initialization patterns and test patterns for circuit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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