In this paper, an Improved Dimension Reduction(IDR) method is proposed for uncertainty quantification that employes Kriging interpolation technic. It has been acknowledged that the DR method is accurate and efficient for assessing statistical moments and reliability due to the sensitivity free feature. However, the DR method has a number of drawbacks such as instability and inaccuracy for problems with increased nonlineality. In this paper, improved DR is implanted by three steps. First, the Kriging interpolation method is used to accurately approximate the responses. Second, 2N+1 and 4N+1 ADOEs are proposed to maintain high accuracy of the method for UQ analysis. Third, numerical integration scheme is used with accurate but free response values at any set of integration points of the surrogated model.
Current trend of design technologies shows engineers to objectify or automate the given decision-making process. The numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, the robust design strategy is developed based on the DACE and the global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the system. The robustness is determined by the DACE model to reduce the real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
A new seamless multiscale simulation was developed for coupling the continuum model with its molecular dynamics. Kriging-based Finite Element Method (K-FEM) is employed to model the continuum base of the entire domain, while the molecular dynamics (MD) is confined in a localized domain of interest. In the coupling zone, where the MD domain overlaps the continuum model, the overall Hamiltonian is postulated by contributions from the continuum and the molecular overlays, based on a quartic spline scaling parameter. The displacement compatibility in this coupling zone is then enforced by the Lagrange multiplier technique. A multiple-time-step velocity Verlet algorithm is adopted for its time integration. The validation of the present method is reported through numerical tests of one dimensional atomic lattice. The results reveal that at the continuum/MD interface, the commonly reported spurious waves in the literature are effectively eliminated in this study. In addition, the smoothness of the transition from MD to the continuum can be significantly improved by either increasing the size of the coupling zone or expanding the nodal domain of influence associated with K-FEM.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권5호
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pp.547-568
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2020
Modeling the statistical autocorrelations in spatial data is often achieved through the estimation of the variograms, where the selection of the appropriate valid variogram model, especially for small samples, is crucial for achieving precise spatial prediction results from kriging interpolations. To estimate such a variogram, we traditionally start by computing the empirical variogram (traditional Matheron or robust Cressie-Hawkins or kernel-based nonparametric approaches). In this article, we conduct numerical studies comparing the performance of these empirical variograms. In most situations, the nonparametric empirical variable nearest-neighbor (VNN) showed better performance than its competitors (Matheron, Cressie-Hawkins, and Nadaraya-Watson). The analysis of the spatial groundwater dataset used in this article suggests that the wave variogram model, with hole effect structure, fitted to the empirical VNN variogram is the most appropriate choice. This selected variogram is used with the ordinary kriging model to produce the predicted pollution map of the nitrate concentrations in groundwater dataset.
The purpose of this study is an optimization of gate valve made by forging method instead of welding method. In this study, we propose an optimal shape design to improve the mechanical efficiency of gate valve. In order to optimize more efficiently and reliably, the meta-modeling technique has been developed to solve such a complex problems combined with the DACE (Design and Analysis of Computer Experiments). The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the function. Also, we prove reliability of the DACE model's application to gate valve by computer simulations using FEM(Finite Element Method).
The purpose of this study is to develop geostatistical methods for selection of prospective areas of polymetallic nodule deposits in KODOS (Korea Deep Ocean Study) area of the North-East Pacific Ocean. In this study $110{\times}165$ grid system was used, and each node represents the center of an estimated block of $1km{\times}1km$. The ordinary kriging was applied to SeaBeam2000 data in order to evaluate the bathymetry. A structural analysis (variogram) of the bathymetry data was carried out for constructing digital terrain model (DTM) and the maximum slopes of the bathymetry were calculated by DTM data. The above method can be used to solve the problem that is resulted from the lack of theory of a change of support model for the maximum slope of the bathymetry. The ordinary kriging and the indicator kriging were used to evaluate the nodule abundance, and the different two kriging methods were compared to evaluate the accuracy for the estimation of the nodule abundance. It has been shown that indicator kriging was better estimation tool than the ordinary kriging. The overlay map is presented for the selection of potentially minable sites by combining the two indicator maps of the nodule abundance and the maximum slope of bathymetry. This overlay map could be utilized to establish follow-up survey and to investigate the potentially minable sites in the KODOS area.
Asmarian, Naeimehossadat;Jafari-Koshki, Tohid;Soleimani, Ali;Ayatollahi, Seyyed Mohammad Taghi
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권10호
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pp.4587-4590
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2016
Background: In many countries gastric cancer has the highest incidence among the gastrointestinal cancers and is the second most common cancer in Iran. The aim of this study was to identify and map high risk gastric cancer regions at the county-level in Iran. Methods: In this study we analyzed gastric cancer data for Iran in the years 2003-2010. Area-to-area Poisson kriging and Besag, York and Mollie (BYM) spatial models were applied to smoothing the standardized incidence ratios of gastric cancer for the 373 counties surveyed in this study. The two methods were compared in term of accuracy and precision in identifying high risk regions. Result: The highest smoothed standardized incidence rate (SIR) according to area-to-area Poisson kriging was in Meshkinshahr county in Ardabil province in north-western Iran (2.4,SD=0.05), while the highest smoothed standardized incidence rate (SIR) according to the BYM model was in Ardabil, the capital of that province (2.9,SD=0.09). Conclusion: Both methods of mapping, ATA Poisson kriging and BYM, showed the gastric cancer incidence rate to be highest in north and north-west Iran. However, area-to-area Poisson kriging was more precise than the BYM model and required less smoothing. According to the results obtained, preventive measures and treatment programs should be focused on particular counties of Iran.
연평균 일교통량(AADT)은 도로를 계획하고 설계하는데 있어 매우 중요한 기초자료로 활용된다. 상시 교통량 조사 자료는 연간 일교통량이 수집되어 AADT를 구할 수 있지만, 단기 교통량 조사(short-term traffic counts)의 경우 특정 기간에만 조사되므로 AADT를 추정하여야 한다. 본 연구에서는 교통량 자료가 시공간적 특성을 동시에 지닌다는 점에 착안하여 공간통계방법을 이용하여 AADT를 추정하였다. 공간통계모형 중 보편적으로 이용되는 크리깅 모형을 적용하였으며, 여러 가지 크리깅 모형을 비교분석하였다. 또한 사회경제지표를 반영하여 AADT 추정 정확도를 높이는 방법에 대하여 알아보았다. 모형의 비교평가를 위하여 일반국도 상시조사 자료를 이용하여 제안된 모형의 AADT 추정오차를 분석하고, 적용된 다양한 크리깅 모형의 성능을 비교하였다. 이러한 연구결과는 AADT 추정 정확도를 향상시킴으로써 적정 수준의 교통시설 공급과 서비스 수준 향상에 기여할 것으로 기대된다.
지구통계학적인 공간분석의 대표적인 방법인 크리깅(kriging)을 적용하기 위해서는 두 관측점 사이의 거리에 기반한 상관성을 나타내는 공간상관함수의 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 다양한 크리깅에 적용할 수 있는 대표적인 상관함수인 semi-variogram, homeogram, covariance function에 대하여 국가지오이드 모델을 기반으로 추정하였다. 경위도 각각 2°의 대상지역 내 통합기준점의 지오이드고를 이용하였으며, 선형모델을 이용하여 공간적인 편향성을 제거하였다. 전체 100개의 샘플 포인트에 대해서 중복되지 않은 두 점 간의 거리를 기준으로 구간을 나누고, 각 함수에 대한 경험적인 값을 계산하였다. 공간상관함수의 경험적인 값은 각각 두 개의 모델에 최소제곱조정 방법으로 피팅한 결과 semi-variogram의 wave 모델 적합도가 가장 높았으며, homeogram과 covariance function은 exponential 모델이 상대적으로 좋은 피팅 결과를 보였다. 본 연구에서 결정한 공간상관함수는 추후 다양한 크리깅 방법을 통해 임의 지점에서의 예측값에 대한 정확도 검증과 이에 대한 평균제곱예측오차(Mean Squared Prediction Error, MSPE)를 계산함으로써 각 함수의 활용성에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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