High-rise structures are considered as symbols of economic power and leadership. Developing countries like India are also emerging as centers for new high-rise buildings (HRB). As the land is expensive and scarce everywhere, construction of tall buildings becomes the best solution to resolve the problem. But, as building's height increases, its stiffness reduces making it more susceptible to vibrations due to wind and earthquake forces. Several systems are available to control vibrations or deflections; however, outrigger systems are considered to be the most effective systems in improving lateral stiffness and overall stability of HRB. In this paper, a 42-storey RCC HRB is analyzed to determine the optimum position of outriggers of different materials. The linear static analysis of the building is performed with and without the provision of virtual outriggers of reinforced cement concrete (RCC) and pre-stressed concrete (PSC) at different storey levels by response spectrum method using finite element based Extended3D Analysis of building System (ETABS) software for determining responses viz. storey displacement, base shear and storey drift for individual models. The maximum allowable limit and percentage variations in earthquake responses are verified using the guidelines of Indian seismic codes. Results indicate that the outriggers contribute in significantly reducing the storey displacement and storey drift up to 28% and 20% respectively. Also, it is observed that the PSC outriggers are found to be more efficient over RCC outriggers. The optimum location of both types of outriggers is found to be at the mid height of building.
ChatGPT, a chatbot based on GPT large language models, has gained immense popularity among the general public as well as domain professionals. To assess its proficiency in specialized fields, ChatGPT was tested on mainstream exams like the bar exam and medical licensing tests. This study evaluated ChatGPT's ability to answer questions related to Building Information Modeling (BIM) by testing it on Korea's BIM expertise exam, focusing primarily on multiple-choice problems. Both GPT-3.5 and GPT-4 were tested by prompting them to provide the correct answers to three years' worth of exams, totaling 150 questions. The results showed that both versions passed the test with average scores of 68 and 85, respectively. GPT-4 performed particularly well in categories related to 'BIM software' and 'Smart Construction technology'. However, it did not fare well in 'BIM applications'. Both versions were more proficient with short-answer choices than with sentence-length answers. Additionally, GPT-4 struggled with questions related to BIM policies and regulations specific to the Korean industry. Such limitations might be addressed by using tools like LangChain, which allow for feeding domain-specific documents to customize ChatGPT's responses. These advancements are anticipated to enhance ChatGPT's utility as a virtual assistant for BIM education and modeling automation.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.208-216
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2023
The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.
Bo Min Bae;Dae Wi Jung;Dong Hyung Ryu;Jang Hyeon An;Se O Choi;Yeon Soo Kim;Yong Joo Kim
Journal of Drive and Control
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v.20
no.4
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pp.71-79
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2023
In the field of agricultural machinery, various on-field tests are conducted to measure design load for optimal design of agricultural equipment. However, field test procedures are costly and time-consuming, and there are many constraints on field soil conditions due to weather, so research on utilizing simulation to overcome these shortcomings is needed. Therefore, this study aimed to model agricultural soils using discrete element method (DEM) software. To simulate draft force, predictions are made according to travel speed and compared to field test results to validate the prediction accuracy. The measured soil properties are used for DEM modeling. In this study, the soil property measurement procedure was designed to measure the physical and mechanical properties. DEM soil model calibration was performed using a virtual vane shear test instead of the repose angle test. The DEM simulation results showed that the prediction accuracy of the draft force was within 4.8% (2.16~6.71%) when compared to the draft force measured by the field test. In addition, it was confirmed that the result was up to 72.51% more accurate than those obtained through theoretical methods for predicting draft force. This study provides useful information for the DEM soil modeling process that considers the working speed from the perspective of agricultural machinery research and it is expected to be utilized in agricultural machinery design research.
A system with the ability to recognize potential key blocks during tunnel construction by analyzing the rock face was developed in this study. This system predicts the formation of key blocks in advance and evaluates their safety factors. A laser scanner was used to collect a three-dimensional point cloud of the rock face, which was then utilized to model the excavation surface and derive the joint surfaces. Because joint surfaces have specific strikes and dip angles, the key blocks formed by these surfaces are deduced through iterative calculations, and the safety factor of each key block can be calculated accordingly. The model experiments confirmed the accuracy of the system's output in terms of the joint surface characteristics. By inputting the joint surface information, the calculated safety factors were compared with those from the existing commercial software, demonstrating stable calculation results within a 1% error margin.
The security model in the previous network environment has a vulnerability in which resource access control for trusted users is not properly achieved using the Perimeter model based on trust. The Zero Trust is an absolute principle to assume that the users and devices accessing internal data have nothing to trust. Applying the Zero Trust principle is very successful in reducing the attack surface of an organization, and by using the Zero Trust, it is possible to minimize damage when an attack occurs by limiting the intrusion to one small area through segmentation. ZTNA is a major technology that enables organizations to implement Zero Trust security, and similar to Software Defined Boundary (SDP), ZTNA hides most of its infrastructure and services, establishing one-to-one encrypted connections between devices and the resources they need. In this study, we review the functions and requirements that become the principles of the ZTNA architecture, and also study the security requirements and additional considerations according to the construction and operation of the ZTNA solution.
A solar concentrator is a reflective surface in the shape of a parabola that collects solar rays in a focal area. This concentrator follows the path of the sun during the day with the help of a tracking system. One of the most important issues in the design and construction of these reflectors is the force exerted by the wind. This force can sometimes disrupt the stability of the concentrator and overturn the entire system. One of the ways to estimate the force is to use the numerical solution of the air flow in three dimensions around the dish. Ansys Fluent simulation software has been used for modeling several angles of attack between 0 and 180 with respect to the horizon. From the comparison of the velocity vector lines on the dish at angles of 90 to - 90 degrees, it was found that the flow lines are more concentrated inside the dish and there is a tendency for the flow to escape around in the radial direction, which indicates the presence of more pressure distribution inside the dish. It was observed that the pressure on the concave surface was higher than the convex one. Then, the effect of adding a hole with various diameter of 200, 300, 400, 500, and 600 mm on the dish was investigated. By increasing the diameter up to the optimized size of 400 mm, a decrease in the maximum pressure value in the pressure distribution was shown inside the dish. This pressure drop decreased the drag coefficient. The effect of the hole on the dish was also investigated for the 30-degree angled dish, and it was found that the results of the 90-degree case should be considered as the basis of the design.
Yousry B.I. Shaheen;Ghada M. Hekal;Ayman M. Elshaboury;Ashraf M. Mahmoud
Structural Engineering and Mechanics
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v.90
no.4
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pp.371-390
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2024
Investigating the impact of openings on the structural behavior of ferrocement I-beams with two distinct types of reinforcing metallic and non-metallic meshes is the primary goal of the current study. Up until failure, eight 250x200x2200 mm reinforced concrete I-beams were tested under flexural loadings. Depending on the kind of meshes used for reinforcement, the beams are split into two series. A control I-beam with no openings and three beams with one, two, and three openings, respectively, are found in each series. The two series are reinforced with three layers of welded steel meshes and two layers of tensar meshes, respectively, in order to maintain a constant reinforcement ratio. Structural parameters of investigated beams, including first crack, ultimate load, deflection, ductility index, energy absorption, strain characteristics, crack pattern, and failure mode were reported. The number of mesh layers, the volume fraction of reinforcement, and the kind of reinforcing materials are the primary factors that vary. This article presents the outcomes of a study that examined the experimental and numerical performance of ferrocement reinforced concrete I-beams with and without openings reinforced with welded steel mesh and tensar mesh separately. Utilizing ANSYS-16.0 software, nonlinear finite element analysis (NLFEA) was applied to illustrate how composite RC I-beams with openings behaved. In addition, a parametric study is conducted to explore the variables that can most significantly impact the mechanical behavior of the proposed model, such as the number of openings. The FE simulations produced an acceptable degree of experimental value estimation, as demonstrated by the obtained experimental and numerical results. It is also noteworthy to demonstrate that the strength gained by specimens without openings reinforced with tensar meshes was, on average, 22% less than that of specimens reinforced with welded steel meshes. For specimens with openings, this value is become on average 10%.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.10
no.1
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pp.149-156
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2006
Steel hollow section members have been widely used as a major material in the construction market due largely to their efficiency, their aesthetic appeal and to the technical development. But it is true that the commercial Program for dealing with a joint problem using hollow section members is not firmly established due to its uncertain and variable design parameters. The qualitative analysis program developed by using computer is introduced in this study. The results of that analysis are shown in the two-dimensional space in variable ranges and diagrams, so it would be useful to whom have not many experiences and knowledges. It is represented that the differences between Canadian code and the Korean standard for the connections of hollow section members. And It is verified that the software is applicable to the Preliminary design in steel tubular structures.
Min Seung Kim;Bo Min Bae;Dae Wi Jung;Jang Hyeon An;Se O Choi;Sang Hyeon Lee;Si Won Sung;Yeon Soo Kim;Yong Joo Kim
Journal of Drive and Control
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v.21
no.3
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pp.46-55
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2024
In the agricultural machinery field, load analysis is mostly done through field tests. However, field tests are time-consuming and costly. There are also limitations in test conditions due to weather conditions. To overcome these environmental limitations, research on load analysis through simulation in a virtual environment is actively being conducted. This study aimed to select the most appropriate soil particle size for modeling by analyzing the effect of soil particle size on the prediction of draft force of the implement using simulation and soil particle modeling in a virtual environment with the discrete element method (DEM) software. The accuracy was verified by simulating the draft force for the same moving speed by soil particle size. For soil particle modeling, DEM soil modeling was performed by designing soil property measurement procedure. Soil particle correction was performed with a virtual vane shear test. Average DEM simulation results showed an error of 27.39% (19.43~40.66%) compared to actual measured data. The possibility of improvement was confirmed through additional research. Results of this study provide useful information for selecting soil particle size in soil modeling using DEM from the perspective of agricultural machinery research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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