With the rapid urbanization and growing energy use intensity in the built environment, the glazed curtainwall has become ever more important in the architectural practice and environmental stewardship. Besides its energy efficiency roles, window has been an important transparent component for daylight penetration and a view-out for occupant satisfaction. In response to the climate crisis caused by the built environment, this research focuses on the study of net-zero energy retrofitting by using a new building integrated photovoltaic (BIPV) curtainwall as a sustainable alternative to conventional window systems. Design variables such as building orientations, climate zones, energy attributes of BIPV curtainwalls, and glazed area were studied, to minimize energy consumption and discomfort hours for three cities representing hot (Miami, FL), mixed (Charlotte, NC), and cold (Minneapolis, MN). Parametric analysis and Pareto solutions are presented to provide a comprehensive explanation of the correlation between design variables and performance objectives for net-zero energy retrofitting applications.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.786-793
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2021
In this study, a parametric investigation is performed using CFD for towing stability and loads according to the forward and aft slope angles of a barge-shaped FPSO. The forward slope angle is considered in a range of 30-60° and the aft slope is examined in a range of 20-50°. As a result of a comparative study based on CFD towing simulations, it is found that the yaw motion is damped out and stabilized when the aft slope is more than 40° regardless of the forward slope angle. The vortex contours in the y-axis plane near the aft slope are analyzed and it is observed that the vortex developed at the bottom knuckle is bent upward along the aft slope when the aft slope is less than 40°, and completely fallen from the bottom knuckle when the aft slope is more than 40°. Based on the results, a guide to forward and aft slope angles of a barge-shaped FPSO is presented from a practical point of view considering towing stability as well as towing load.
Optimization in distribution of stay cable forces is one of the most difficult aspects in the design of cable-stayed bridges. This article attempts to examine tension force influence on structural behavior of cable-stayed bridges. For the examination, finite element modeling using nonlinear static and nonlinear modal analyses was completed and compared to structural experimental results. Variables analyzed in this parametric study were: 1) Number of stay cables; 2) Tension of the stay cables, and 3) Stay cable pattern - harp and semi-fan patterns. Though the findings from the analysis are limited to the tested models, the study gives insight on the structural behavior of actual cable stayed bridges.
Using artificial intelligence and internet of things methods in engineering and industrial problems has become a widespread method in recent years. The low computational costs and high accuracy without the need to engage human resources in comparison to engineering demands are the main advantages of artificial intelligence. In the present paper, a deep neural network (DNN) with a specific method of optimization is utilize to predict fundamental natural frequency of a cylindrical structure. To provide data for training the DNN, a detailed numerical analysis is presented with the aid of functionally modified couple stress theory (FMCS) and first-order shear deformation theory (FSDT). The governing equations obtained using Hamilton's principle, are further solved engaging generalized differential quadrature method. The results of the numerical solution are utilized to train and test the DNN model. The results are validated at the first step and a comprehensive parametric results are presented thereafter. The results show the high accuracy of the DNN results and effects of different geometrical, modeling and material parameters in the natural frequencies of the structure.
In the present study, we aim to utilize the numerical solution frequency results of functionally graded beam under thermal and dynamic loadings to train and test an artificial neural network. In this regard, shear deformable functionally-graded beam structure is considered for obtaining the natural frequency in different conditions of boundary and material grading indices. In this regard, both analytical and numerical solutions based on Navier's approach and differential quadrature method are presented to obtain effects of different parameters on the natural frequency of the structure. Further, the numerical results are utilized to train an artificial neural network (ANN) using AdaGrad optimization algorithm. Finally, the results of the ANN and other solution procedure are presented and comprehensive parametric study is presented to observe effects of geometrical, material and boundary conditions of the free oscillation frequency of the functionally graded beam structure.
This study proposes a fuzzy inventory model for managing large-scale production, incorporating cost considerations. The model accounts for two types of expenditure scenarios-parametric and exponential. Uncertainty surrounds holding costs, setup costs, and demand rates. The approach considers a supply chain system with a complex manufacturing process, factoring in transportation costs based on the quantity of goods and distance between the supplier and retailer. The initial crisp model is then transformed into a fuzzy simulation, incorporating specific fuzzy variables affecting inventory costs. The proposed method significantly reduces overall inventory costs for the entire supply chain. Retailer demand is linked to inventory levels, and vendor/distributor storage deteriorates over time. The fuzzy condition assumes hexagonal variables for all associated factors. The study employs the signed distance method for defuzzification to determine the optimal order quantity with hexagonal fuzzy numbers. Mathematical examples are provided to illustrate the practicality of the proposed approach.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.4
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pp.368-376
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2015
This paper is the study on the establishment of design model to improve design efficiency using modified weight estimation equation on the initial design stage for development of a helicopter. The methodology to extract coefficients of the weight estimation equation was proposed through the influence investigation for the weight of components and the parameter study and sensitivity analysis for design variables such as the rotor disk loading, the number of blade and the aspect ratio of blade were also performed. As a result of study, the relation of parameters and degree of sensitivity of parameters on helicopter design are considerable points for optimization of helicopter characteristics, and it is necessary for designer to consider the complex relation of main parameters.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.1
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pp.287-294
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2017
BIM technology has been used in the domestic AEC field since the middle 2000s. BIM has proved its worth in cutting-edge buildings, mega-buildings and freeform buildings in particular. Many freeform buildings could not be completed due to the low level of construction technique. However, many successful cases emerged after adopting digital technology, including BIM which encouraged architects to challenge freeform designs. The modeling software that can generate the freeform shape are not usually able to build the efficient BIM data type in the AEC industry. In this study a process model of the parametric freeform construction member generation and conversion to BIM data is shown and the prototype system is demonstrated.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.4
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pp.86-97
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2011
This paper presents a novel algorithm to detect more accurate road lane with image sensor-based color classification and directional edge clustering. With treatment of road region and lane as a recognizable color object, the classification of color cues is processed by an iterative optimization of statistical parameters to each color object. These clustered color objects are taken into considerations as initial kernel information for color object detection and recognition. In order to improve the limitation of object classification using the color cues, the directional edge cures within the estimated region of interest in the lane boundary (ROI-LB) are clustered and combined. The results of color classification and directional edge clustering are optimally integrated to obtain the best detection of road lane. The characteristic of the proposed system is to obtain robust result to all real road environments because of using non-parametric approach based only on information of color and edge clustering without a particular mathematical road and lane model. The experimental results to the various real road environments and imaging conditions are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.
In the present study, an enhanced subsurface prediction algorithm based on a non-parametric geostatistical model and a history matching technique through Gibbs sampler is developed and the iterative prediction improvement procedure is proposed. The developed model is applied to a simple two-dimensional synthetic case where domain is composed of three different hydrogeologic media with $500m{\times}40m$ scale. In the application, it is assumed that there are 4 independent pumping tests performed at different vertical interval and the history curves are acquired through numerical modeling. With two hypothetical borehole information and pumping test data, the proposed prediction model is applied iteratively and continuous improvements of the predictions with reduced uncertainties of the media distribution are observed. From the results and the qualitative/quantitative analysis, it is concluded that the proposed model is good for the subsurface prediction improvements where the history data is available as a supportive information. Once the proposed model be a matured technique, it is believed that the model can be applied to many groundwater, geothermal, gas and oil problems with conventional fluid flow simulators. However, the overall development is still in its preliminary step and further considerations needs to be incorporated to be a viable and practical prediction technique including multi-dimensional verifications, global optimization, etc. which have not been resolved in the present study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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