An IFC Server is a database management system that stores data complying with a standard data format, called IFC, and keeps track of data transactions, modifications, and deletions. It plays a role as an information hub for storing and sharing information between various parties involved in construction projects. There have been several efforts to develop an IFC Server, however, they suffered from slow performance and long transaction time due to a complex mapping process between IFC files and relational database structures. In this study, we aim to develop an IFC Server using an object-relational database system. Since IFC has an object-flavored data structure, we expect to have a simpler and faster mapping process from IFC to the IFC Server. This paper reviews existing studies and describes the overall framework of the OR-IFC Server.
Lin, Yuanhsu;Tseng, Ming-Lang;Chiu, Anthony S.F.;Wang, Ray
Industrial Engineering and Management Systems
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제13권1호
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pp.15-28
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2014
Evaluation of the implementation and performance of a firm's green supply chain management (GSCM) is an ongoing process. Balanced scorecard is a multi-criteria evaluation concept that highlights implementation and performance measures. The literature on the framework is abundant literature but scarce on how to build a hierarchical framework under uncertainty with dependence relations. Hence, this study proposes a hybrid approach, which includes applied interpretive structural modeling to build a hierarchical structure and uses the analytic network process to analyze the dependence relations. Additionally, this study applies the fuzzy set theory to determine linguistic preferences. Twenty dependence criteria are evaluated for a GSCM implemented firm in Taiwan. The result shows that the financial aspect and life cycle assessment are the most important performance and weighted criteria.
This paper proposes a new framework to predict decision performance by investigating the cognitive fit of decision makers. We assume that every decision maker has two kinds of schema: emotional and rational. Cognitive fit is believed to have a close relationship with the two schemata and decision performance. In the literature on decision performance there is few studies investigating the relationship between the two schemata and cognitive fit. Therefore, our research purposes are twofold: (1) to provide a theoretical basis for the proposed framework describing the causal relationships among the two schemata, cognitive fit. and decision performance, and (2) to empirically prove its validity in the application to an Internet shopping environment. Based on the questionnaires from 104 respondents, we used a second order, confirmatory factor analysis (CFA) model to extract valid constructs, and a structural equation model (SEM) to calculate path coefficients and prove the statistical validity of our proposed research model. The experimental results supported our research model.
With the introduction of durability examination into design code of concrete structure, a prediction of early-age behavior of concrete and its cracking resistance becomes very important. But, the early-age behaviors such as hydration, micro-structure development, moisture transport and mechanical properties development is quite complicated and coupled each other, and thus those can not be solved independently. One way to analyze those is to model their behaviors analytically and solve those computationally within a unified framework. In this paper, we propose a finite element technique to predict the early-age behaviors of concrete within the unified framework. The technique is applied to evaluatio of cracking in a massive concrete structure and then the analysis results are discussed.
A new linkage framework between elastic shell element with finite rotation and computar-aided geometric design (CAGD) (or surface is developed in the present study. The framework of shell finite element is based on the generalized curved two-parametric coordinate system. To represent free-form surface, cubic B-spline tensor-product functions are used. Thus the present finite element can be directly linked into the geometric modeling produced by surface generation tool in CAD software. The efficiency and accuracy of the Previously developed linear elements hold for the nonlinear element with finite rotations. To handle the finite rotation behavior of shells, exponential mapping in the SO(3) group is employed to allow the large incremental step size. The integrated frameworks of shell geometric design and nonlinear computational analysis can serve as an efficient tool in shape and topological design of surfaces with large deformations.
In the present study, we visualize the linkage framework between geometric modeling and shell finite element based on B-spline representation. For the development of a consistent shell element, geometrically exact shell elements based on general curvilinear coordinates is provided. The NUBS(Non Uniform B-Spline) is used to generate the general free form shell surfaces. Employment of NUBS makes shell finite element handle the arbitrary geometry of the smooth shell surfaces. The proposed shell finite element .model linked with NUBS surface representation provides efficiency for the integrated design and analysis of shell surface structures. The linkage framework can potentially provide efficient integrated approach to the shape topological design optimizations for shell structures.
Structures designed for wind have an opposite design approach to those designed for earthquakes. These structures are usually reliable if they are constructed in an area where there is almost no or less severe earthquake. However, as seismic activity is unpredictable and it can occur anytime and anywhere, the seismic safety of structures designed for wind must be assessed. Moreover, the design approaches of wind and earthquake systems are opposite where wind design considers higher stiffness but earthquake designs demand a more flexible structure. For this reason, a novel Machine learning framework is proposed that is used to assess and classify the seismic safety of the structures designed for wind load. Moreover, suitable criteria is defined for the design of wind resistance structures considering seismic behavior. Furthermore, the structural behavior as a result of dynamic interaction between superstructure and substructure during seismic events is also studied. The proposed framework achieved an accuracy of more than 90% for classification and prediction as well, when applied to new structures and unknown ground motions.
The study is based on the technology-organization-environment (TOE) model which, attempted to determine the factors that are going to influence ICT adoption. The proposed research model evaluates the interplay among technological context (IT infrastructure, system security, and user capacity), organizational context (top management commitment, and innovations strategies), environmental context (quick response to the external agencies, interactive network infrastructure, and competitive pressure) and ICT adoption (productivity growth, organizational change, and competitiveness). Data were collected from 243 senior executives of full member firms of the Bangladesh Garments and Manufacturers Association (BGMEA) of examining the relationships among the constructs in the proposed framework utilizing structural equation modeling (SEM). The analysis of TOE factors revealed that environmental, organizational, and technological factors have a significant impact on the successful implementation of ICT tools. The study also discusses implications for management practitioners.
Floods have been known to be one of the main causes of bridge collapse. Contrary to earthquakes, flood events tend to occur repeatedly and more frequently in rainfall areas; flood-induced damage and collapse account for a significant portion of disasters in many countries. Nevertheless, in contrast to extensive research on the seismic fragility analysis for civil infrastructure, relatively little attention has been devoted to the flood-related fragility. The present study proposes a novel methodology for deriving flood fragility curves for bridges. Fragility curves are generally derived by means of structural reliability analysis, and structural failure modes are defined as excessive demands of the displacement ductility of a bridge under increased water pressure resulting from debris accumulation and structural deterioration, which are known to be the primary causes of bridge failures during flood events. Since these bridge failure modes need to be analyzed through sophisticated structural analysis, flood fragility curve derivation that would require repeated finite element analyses may take a long time. To calculate the probability of flood-induced failure of bridges efficiently, in the proposed framework, the first order reliability method (FORM) is employed for reducing the required number of finite element analyses. In addition, two software packages specialized for reliability analysis and finite element analysis, FERUM (Finite Element Reliability Using MATLAB) and ABAQUS, are coupled so that they can exchange their inputs and outputs during structural reliability analysis, and a Python-based interface for FERUM and ABAQUS is newly developed to effectively coordinate the fragility analysis. The proposed framework of flood fragility analysis is applied to an actual reinforced concrete bridge in South Korea to demonstrate the detailed procedure of the approach.
Civil structures may experience progressive deterioration and damage under environmental and operational conditions over their service life. Finite element (FE) model updating method is one of the most important approaches for damage identification in structures due to its capabilities in structural health monitoring. Although various damage detection approaches have been investigated on structures, there are limited studies on large-sized space structures. Thus, this paper aims to investigate the applicability and efficiency of sensitivity-based FE model updating framework for damage identification in large space structures from a distinct point of view. This framework facilitates modeling and model updating in large and geometric complicated space structures. Considering sensitivity-based FE model updating and vibration measurements, the discrepancy between acceleration response data in real damaged structure and hypothetical damaged structure have been minimized through adjusting the updating parameters. The feasibility and efficiency of the above-mentioned approach for damage identification has finally been demonstrated with two numerical examples: a flat double layer grid and a double layer diamatic dome. According to the results, this method can detect, localize, and quantify damages in large-scaled space structures very accurately which is robust to noisy data. Also, requiring a remarkably small number of iterations to converge, typically less than four, demonstrates the computational efficiency of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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