A new sort of learning algorithm named whole learning algorithm is proposed to simulate the nonlinear and dynamic behavior of RC members for the estimation of structural integrity. A mathematical technique to solve the multi-objective optimization problem is applied for the learning of the feedforward neural network, which is formulated so as to minimize the Euclidean norm of the error vector defined as the difference between the outputs and the target values for all the learning data sets. The change of the outputs is approximated in the first-order with respect to the amount of weight modification of the network. The governing equation for weight modification to make the error vector null is constituted with the consideration of the approximated outputs for all the learning data sets. The solution is neatly determined by means of the Moore-Penrose generalized inverse after summarization of the governing equation into the linear simultaneous equations with a rectangular matrix of coefficients. The learning efficiency of the proposed algorithm from the viewpoint of computational cost is verified in three types of problems to learn the truth table for exclusive or, the stress-strain relationship described by the Ramberg-Osgood model and the nonlinear and dynamic behavior of RC members observed under an earthquake.
TBM is widely used in the construction of various underground projects in the current world, and has the unique advantages that cannot be compared with traditional excavation methods. However, due to the high cost of TBM, the damage is even greater when geological disasters such as collapse occur during excavation. At present, there is still a shortage of research on various types of risk prediction of TBM tunnel, and accurate and reliable risk prediction model is an important theoretical basis for timely risk avoidance during construction. In this paper, a prediction model is proposed to evaluate the risk level of tunnel collapse by establishing a reasonable risk index system, using analytic hierarchy process to determine the index weight, and using the normal cloud model theory. At the same time, the traditional analytic hierarchy process is improved and optimized to ensure the objectivity of the weight values of the indicators in the prediction process, and the qualitative indicators are quantified so that they can directly participate in the process of risk prediction calculation. Through the practical engineering application, the feasibility and accuracy of the method are verified, and further optimization can be analyzed and discussed.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.4
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pp.240-246
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2022
This paper introduces a container loading problem and proposes a theoretical approach that efficiently solves it. The problem is to determine a proper weight of products loaded on a container that is delivered by third party logistics (3PL) providers. When the company pre-loads products into a container, typically one or two days in advance of its delivery date, various truck weights of 3PL providers and unpredictability of the randomness make it difficult for the company to meet the total weight regulation. Such a randomness is mainly due to physical difference of trucks, fuel level, and personalized equipment/belongings, etc. This paper provides a theoretical methodology that uses historical shipping data to deal with the randomness. The problem is formulated as a stochastic optimization where the truck randomness is reflected by a theoretical distribution. The data analytics solution of the problem is derived, which can be easily applied in practice. Experiments using practical data reveal that the suggested approach results in a significant cost reduction, compared to a simple average heuristic method. This study provides new aspects of the container loading problem and the efficient solving approach, which can be widely applied in diverse industries using 3PL providers.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.27
no.5
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pp.421-427
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2014
Most of the structure of the real world is influenced under dynamic loads. However, when structure analysis and the structural optimization is performed, it is assumed that the static load acts on structure. When considering the actual load of dynamic loads in order to take into account a variety of loads, computational resources and time becomes a big burden in terms of cost. However, considering only the simple static load condition is not preferable for structural safety. For this reason, a lot of studies have been conducted trying to compensate this trouble by applying weight factor or replacing dynamic load with the equivalent static load. In this study, structural optimization techniques for structures under dynamic loads is proposed by applying the equivalent static load. From previous study, after determining the positions of equivalent static load based on primary degrees of freedom, the equivalent static load is calculated through the optimization process. In this process, the equivalent static load optimization of previous research is complemented by adding constraints to avoid excessively large load extraction. In numerical examples, dynamic load is applied to the truss structure and the plate. Then, the reliability of the proposed optimization technique is verified by carrying out size optimization with the equivalent static load.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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1999.10a
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pp.415-422
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1999
This paper describes a new optimum design approach for piled raft foundations using the genetic algorithm. The objective function considered is the cost-based total weight of raft and piles. The genetic algorithm is a search or optimization technique based on nature selection. Successive generation evolves more fit individuals on the basis of the Darwinism survival of the fittest. In formulating the genetic algorithm-based optimum design procedure, the analysis of piled raft foundations is peformed based on the 'hybrid'approach developed by Clancy(1993), and also the simple genetic algorithm proposed by the Goldberg(1989) is used. To evaluate a validity of the optimum design procedure proposed based on the genetic algorithm, comparisons regarding optimal pile placement for minimizing differential settlements by Kim et at.(1999) are made. In addition using proposed design procedure, design examples are presented.
This paper presents a design approach for wind power generator. Among several different generator systems, doubly-fed induction generator(DFIG) is selected for Hyosung 2MW wind turbine system from the view of cost and weight. The time step finite element method is applied to analyze the performance of DFIG, and design of experiment(DOE) is used as an optimization method.
Lightweight design, safety, vibration, energy absorption capability can no longer achieve without adhesive bond joint. Base on those concepts and cost reduction, adhesive bond FEM model development has been done. The FEM analysis and experiments were conducted in this study. Crash condition is 143 Kg Hammer weight and unit meter Height. and then These test results were used to develop resonable FEM model. To estimate which FEM model is resonable, compare hybrid joint specimen experiment results with FEM analysis results. Conclusively this study achieves optimization bonding model related crash and adhesive bond jointed hat profile crash characters.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.10a
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pp.171-178
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2004
The purpose of optimum design for structures is to minimize the cost and to obtain the reasonable structural systems. This design algorithm have many objective functions including discrete variables as sections, weight, stiffness and shapes. Simulated annealing, Genetic algorithm and TABU algorithm are used search for these optimum values in the structural design. TABU algorithm is applied to many types structures to search for section and distribution optimization and compared with the results of Genetic algorithm for evaluating the efficiency of this algorithm. In this paper, the plane truss of 10 elements and the space truss of 25 element having 10 nodes, star dome and cable dome are analyzed as analytical models.
The General conceptual constitution of structural optimization is formulated and the algorithm using the gradient projection method and design sensitivity analysis is discussed. Examples of minimum-weight design for six-story steel plane frame are taken to illustrate the applicability of this algorithm. The advantages of this algorithm such as marginal cost and design sensitivity analysis as well as system analysis are explained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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