Journal of Construction Engineering and Project Management
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제6권2호
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pp.8-15
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2016
Cost planning practices in the construction industry worldwide has gained much popularity in recent times due to economic recession and stringent measures that various procurement laws prescribe in most developed and developing countries. Nevertheless, these practices in developing countries such as Ghana are constrained with the existence of critical barriers that render them non-effective and hence, accounting for the numerous abandonment of both private and public projects. Consequently, this study was enunciated with the aim to examine the critical barriers to the practice of effective cost planning in the Ghanaian construction industry. Through an in-depth literature review and a pilot survey, questionnaires were designed and administered to quantity surveyors. Data generated from the field survey was subjected to principal component analysis. The findings of the study revealed weak cost planning knowledge base, poor cost databases and understanding, inadequate designs and planning and external conditions are the major barriers to cost planning practices in the Ghanaian construction industry. The need for this study cannot be doubted since it provides an insight for experts in the construction industry on the barriers of the practice of cost planning in the industry. The awareness of these barriers will therefore facilitate efficient and effective efforts to resolve them. A future study is thereby proposed by this study to explore effective cost planning practices in the Ghanaian construction industry that will ensure private and public stakeholders get value for their money invested.
This paper presents a optimal Var allocation algorithm for minimizing power loss and improving voltage profile in a given system. In this paper, nodal input data is considered as Gaussian distribution with their mean value and their variance. A stochastic Linear Programming technique based on chance constrained method is applied to solve the probabilistic constraint. The test result in IEEE-14 Bus model system showes that the voltage distribution of load buses is improved and the power loss is more reduced than before Var allocation.
This paper presents a optimal Var allocation algorithm for minimizing transmission line losses and improving voltage profile in a given system. In this paper, nodal input data is considered as Gaussian distribution with their mean value and their variance. A Stocastic Linear programming technique based on chance constrained method is applied, to solve the var allocation problem with probabilistic constraint. The test result in 6-Bus Model system showes that the voltage distribution of load buses is improved and the power loss is more reduced than before var allocation.
소프트웨어 개발에 있어서 소프트웨어를 시장에 출시하는 계획을 수립하는 것은 소프트웨어를 이루고 있는 기능들을 구현하는 데 제약이 되는 조건들(기술, 자원, 위험, 예산 등)을 만족하면서 계획된 출시기간에 이들 기능들을 할당하는 일이다. 이와 같이 소프트웨어 출시를 계획하는 것은 소프트웨어 제품라인에 대해서 고려할 때 더욱 복잡해진다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품라인에 있어서 소프트웨어 출시 계획을 수립하기 위한 문제를 우선순위 제약하의 다수 0-1 배낭문제로 수리 모형화하고, 이를 풀기 위한 최적해법이 개발된다. 최적해법은 동적 계획법이 주가 되고, 문제의 크기를 줄이기 위하여 휴리스틱과 축소방법이 이용된다.
The main contribution this research is the development of methodology which is capable of solving problems associated with the capacity expansion and operating schedule of energy industries. The principal concern of such industries is the proper allocation of primary energy which are required for the production of sufficient supply of electricity and petroleum products for the Korea`s energy needs. Nonlinear programming models are developed for power generation expansion planning and for the oil refinery industry. In order to deal with uncertainties about future demands for final energy, chance-constrained programming is used to formulate appropriate constraints. The methodology of the model can be used to evaluate Korean energy and expansion planning in the energy industry, especially the electric power generation industry and the refinery industry.
A cost-function based on manipulability and compatibility is designed to determine assembly motions of two cooperating manipulators. Assembly motions are planned along the direction maximizing performance indices to improve control performance of the two manipulators. This paper proposes bimanual task compatibility by defining cost functions. The proposed cost functions are applied and compared to the bimanual assembly task. The problem is formulated as a constrained optimization considering assembly constraints, position of the workpieces, and kinematics and redundancy of the bimanual robot. The proposed approach is evaluated with simulation of a peg-in-hole assembly with an L-shaped peg and two 3-dof manipulators.
Parametric design is an important modeling paradigm in CAD/CAM applications, enabling efficient design modifications and variations. One of the major issues in parametric design is to develop a geometric constraint solver that can handle a large set of geometric configurations efficiently and robustly. In this appear, we propose a new approach to geometric constraint solving that employs a graph-based method to solve the ruler-and-compass constructible configurations and a numerical method to solve the ruler-and-compass non-constructible configurations, in a way that combines the advantages of both methods. The geometric constraint solving process consists of two phases: 1) planning phase and 2) execution phase. In the planning phase, a sequence of construction steps is generated by clustering the constrained geometric entities and reducing the constraint graph in sequence. in the execution phase, each construction step is evaluated to determine the geometric entities, using both approaches. By combining the advantages of the graph-based constructive approach with the universality of the numerical approach, the proposed approach can maximize the efficiency, robustness, and extensibility of geometric constraint solver.
The purpose of this study was to find the characteristics of the exhibition space planning methodology as 'Spatialization of Knowledge' through analyzation of the spatial structure in the contemporary museum architecture. The result of this study is expected to apply in designing an exhibition space and may become a target point. Further more this study can result a museum design to assist actual museum to fully function and play a role as a service facility for users by containing broad knowledge and fair understanding of user's needs in museum planning. Basic survey of museum architecture history will help visualizing conceptual structure of the museum exhibition and the 'Space Syntax' method has been used to make this conceptual data more objective. This study found that the contemporary museums most likely to include in its planning the various spatial organization in order to convey knowledge. The result reflects the needs of modern society which shows the design accepting individuality in society with variety of needs. And this also explains that museum space organization has to reflect various ways or methods of conveying knowledge. In addition, users have tendency to prefer more open space organization for easy access and approach in exhibition environment. It is clear to see the change in today's viewing pattern that the users prefer flexible exhibition space where they can be more proactive in receiving knowledge by following their own circulation over architecturally constrained circulation pattern within the exhibition area.
The original RRT is iteratively expanded by applying control inputs that drive the system slightly toward randomly-selected states, as opposed to requiring point-to-point convergence, as in the probabilistic roadmap approach. It is generally known that the performance of RRTs can be improved depending on the selection of the metrics in choosing the nearest vertex and bias techniques in choosing random states. We designed a path planning algorithm based on the RRT method for a remote-controlled mobile robot. First, we considered a bias technique that is goal-biased Gaussian random distribution along the command directions. Secondly, we selected the metric based on a weighted Euclidean distance of random states and a weighted distance from the goal region. It can save the effort to explore the unnecessary regions and help the mobile robot to find a feasible trajectory as fast as possible. Finally, the constraints of the actuator should be considered to apply the algorithm to physical mobile robots, so we select control inputs distributed with commanded inputs and constrained by the maximum rate of input change instead of random inputs. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm is significantly more efficient for planning than a basic RRT planner. It reduces the computational time needed to find a feasible trajectory and can be practically implemented in a remote-controlled mobile robot.
Purpose - Robot path planning, a constrained optimization problem, has been an active research area with many methods developed to tackle it. This study proposes the use of a Rapidly-exploring Random Tree and Particle Swarm Optimizer algorithm for path planning. Research design, data, and methodology - The grid method is built to describe the working space of the mobile robot, then the Rapidly-exploring Random Tree algorithm is applied to obtain the global navigation path and the Particle Swarm Optimizer algorithm is adopted to obtain the best path. Results - Computer experiment results demonstrate that this novel algorithm can rapidly plan an optimal path in a cluttered environment. Successful obstacle avoidance is achieved, the model is robust, and performs reliably. The effectiveness and efficiency of the proposed algorithm is demonstrated through simulation studies. Conclusions - The findings could provide insights to the validity and practicability of the method. This method makes it is easy to build a model and meet real-time demand for mobile robot navigation with a simple algorithm, which results in a certain practical value for distribution environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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