This study was carried out as a basic fundamental research to propose a theoretical framework for Home Economics curriculum. This research employed the Delphi Method to reach a consensus with the experts in each related educational field of study for putting forth a newly proposed theoretical framework of a Home Economics curriculum. The finally proposed theoretical framework will definitely play a crucial role in establishing a standard framework for educational goals and curriculum content for Home Economics curriculum since it is put forth with a strong agreement from a high proportion of the expert groups. Results on the nature and characteristics of, structural framework of curriculum contents, and literacy through Home Economics were drawn from the 3-round Delphi survey: 1. Home economics has a liberal and practical-critical nature and it promotes enhancement of quality of life through a practical problem-solving process in maintaining family life. 2. The structural framework of the home economics curriculum contents is organized with three-dimensional components of content area (dimension 1), process area (dimension 2), focus of organizing content (dimension 3). 3. One's empowering capability through home economics education is proposed: inquiring knowledge and understanding phenomena for future society, solving practical problems in family life, developing higher order thinking skill, cultivating a positive attitude and a values system toward life.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.16
no.3
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pp.281-290
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2003
Co Evolutionary Structural Design(CESD) Framework is presented, which can deal with the load design and structural topology design simultaneously. The load design here is the exploration algorithm that finds the critical load patterns of the given structure. In general, the load pattern is a crucial factor in determining the structural topology and being selected from the experts어 intuition and experience. However, if any of the critical load patterns would be excluded during the process of problem formation, the solution structure might show inadequate performance under the load pattern. Otherwise if some reinforcement method such as safety factor method would be utilized, the solution structure could result in inefficient conservativeness. On the other hand, the CESD has the ability of automatically finding the most critical load patterns and can help the structural solution evolve into the robust design. The CESD is made up of a load design discipline and a structural topology design discipline both of which have the fully coupled relation each other. This coupling is resolved iteratively until the resultant solution can resist against all the possible load patterns and both disciplines evolve into the solution structure with the mutual help or competition. To verify the usefulness of this approach, the 10 bar truss and the jacket type offshore structure are presented. SORA(Sequential Optimization & Reliability Assessment) is adopted in CESD as a probabilistic optimization methodology, and its usefulness in decreasing the computational cost is verified also.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.4
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pp.551-560
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2010
This paper considers a Bayesian approach to modeling a flexible regression function under structural measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under structural measurement error model without a semiparametric component.
A new model management framework is proposed to accommodate wide-spreading algebraic modeling languages (AMLs), and to facilitate a full range of model manipulation functions. To incorporate different modeling conventions of the leading AMLs (AMPL, GAMS, and SML) homogeneously, generic model concepts are introduced as a conceptual basis and are embodied by the structural and operational constructs of an Object-Oriented Database Management System(ODBMS), enabling the framework to consolidate components of DSSs(database, modelbase, and associated solvers) in a single formalism effectively. Empowered by a database query language, the new model management framework can provide uniform model management commands to models represented in different AMLs, and effectively facilitate integration of the DSS components. A prototype system of the framework has been developed on a commercial ODBMS, ObjectStore, and a C++ programming language.
A molecular dynamics simulation study on the structure and dynamics of Na+ ions in non-rigid dehydrated Na12-A zeolite framework at 298.15 K was conducted using the same method reported in previous studies on rigid and non-rigid Na12-A zeolite frameworks. The agreement between the experimental and calculated results for the zeolite-A framework atoms of structural parameters for non-rigid dehydrated Na12-A zeolite is generally quite good, and for the adsorbed Na+ions the agreement is acceptable. The calculated bond lengths are generally in good agreement with the experimental results and other theoretical data. The calculated IR spectrum by Fourier transform of the total dipole moment autocorrelation function shows two major peaks around 2700 cm-1 and 7000 cm-1. The former appeared in the calculated IR spectra of non-rigid zeolite-A framework only system and the latter remains unexplained except, perhaps, indicating a new formation of a vibrational mode of the framework due to the adsorption of Na+ ions. The peaks above 6200-6800 cm-1 in non-rigid dehydrated Nal2-A zeolite are much larger than those in non-rigid dehydrated H12-A zeolite.
Rice, Jennifer A.;Mechitov, Kirill;Sim, Sung-Han;Nagayama, Tomonori;Jang, Shinae;Kim, Robin;Spencer, Billie F. Jr.;Agha, Gul;Fujino, Yozo
Smart Structures and Systems
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v.6
no.5_6
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pp.423-438
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2010
Wireless smart sensors enable new approaches to improve structural health monitoring (SHM) practices through the use of distributed data processing. Such an approach is scalable to the large number of sensor nodes required for high-fidelity modal analysis and damage detection. While much of the technology associated with smart sensors has been available for nearly a decade, there have been limited numbers of fulls-cale implementations due to the lack of critical hardware and software elements. This research develops a flexible wireless smart sensor framework for full-scale, autonomous SHM that integrates the necessary software and hardware while addressing key implementation requirements. The Imote2 smart sensor platform is employed, providing the computation and communication resources that support demanding sensor network applications such as SHM of civil infrastructure. A multi-metric Imote2 sensor board with onboard signal processing specifically designed for SHM applications has been designed and validated. The framework software is based on a service-oriented architecture that is modular, reusable and extensible, thus allowing engineers to more readily realize the potential of smart sensor technology. Flexible network management software combines a sleep/wake cycle for enhanced power efficiency with threshold detection for triggering network wide operations such as synchronized sensing or decentralized modal analysis. The framework developed in this research has been validated on a full-scale a cable-stayed bridge in South Korea.
The objective of this study is to formulate a general 3D material-structural analysis framework for the thermomechanical behavior of steel-concrete structures in a fire environment. The proposed analysis framework consists of three sequential modeling parts: fire dynamics simulation, heat transfer analysis, and a thermomechanical stress analysis of the structure. The first modeling part consists of applying the NIST (National Institute of Standards and Technology) Fire Dynamics Simulator (FDS) where coupled CFD (Computational Fluid Dynamics) with thermodynamics are combined to realistically model the fire progression within the steel-concrete structure. The goal is to generate the spatial-temporal (ST) solution variables (temperature, heat flux) on the surfaces of the structure. The FDS-ST solutions are generated in a discrete form. Continuous FDS-ST approximations are then developed to represent the temperature or heat-flux at any given time or point within the structure. An extensive numerical study is carried out to examine the best ST approximation functions that strike a balance between accuracy and simplicity. The second modeling part consists of a finite-element (FE) transient heat analysis of the structure using the continuous FDS-ST surface variables as prescribed thermal boundary conditions. The third modeling part is a thermomechanical FE structural analysis using both nonlinear material and geometry. The temperature history from the second modeling part is used at all nodal points. The ABAQUS (2003) FE code is used with external user subroutines for the second and third simulation parts in order to describe the specific heat temperature nonlinear dependency that drastically affects the transient thermal solution especially for concrete materials. User subroutines are also developed to apply the continuous FDS-ST surface nodal boundary conditions in the transient heat FE analysis. The proposed modeling framework is applied to predict the temperature and deflection of the well-documented third Cardington fire test.
Gan, Vincent J.L.;Li, Nan;Tse, K.T.;Chan, C.M.;Lo, Irene M.C.;Cheng, Jack C.P.
International conference on construction engineering and project management
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2017.10a
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pp.14-23
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2017
In high-density high-rise cities such as Hong Kong, buildings account for nearly 90% of energy consumption and 61% of carbon emissions. Therefore, it is important to study the design of buildings, especially high-rise buildings, to achieve lower carbon emissions in the city. The carbon emissions of a building consist of embodied carbon from the production of construction materials and operational carbon from energy consumption during daily operation (e.g., air-conditioning and lighting). An integrated analysis of both types of carbon emissions can strengthen the design of low carbon buildings, but most of the previous studies concentrated mainly on either embodied or operational carbon. Therefore, the primary objective of this study is to develop a holistic methodology framework considering both embodied and operational carbon, in order to enhance the sustainable design of low carbon high-rise buildings. The framework will be based on the building information modeling (BIM) technology because BIM can be integrated with simulation systems and digital models of different disciplines, thereby enabling a holistic design and assessment of low carbon buildings. Structural analysis program is first coupled with BIM to validate the structural performance of a building design. The amounts of construction materials and embodied carbon are then quantified by a BIM-based program using the Dynamo programming interface. Operational carbon is quantified by energy simulation software based on the green building extensible Markup Language (gbXML) file from BIM. Computational fluid dynamics (CFD) will be applied to analyze the ambient wind effect on indoor temperature and operational carbon. The BIM-based framework serves as a decision support tool to compare and explore more environmentally-sustainable design options to help reduce the carbon emissions in buildings.
An object-oriented framework supports efficient component-based software development by providing a flexible architecture that can be decomposed into easily modifiable and composable classes. Object-oriented frameworks require thorough testing as they are intended to be reused repeatedly In developing numerous applications. Furthermore, additional testing is needed each time the framework is modified and extended for reuse. To test a framework, it must be instantiated into a complete, executable system. It is, however, practically impossible to test a framework exhaustively against all kinds of framework instantiations, as possible systems into which a framework can be configured are infinitely diverse. If we can classify possible configurations of a framework into a finite number of groups so that all configurations of a group have the same structural or behavioral characteristics, we can effectively cover all significant test cases for the framework testing by choosing a representative configuration from each group. This paper proposes a systematic method of classifying object structures of a framework hotspot and extracting structural test patterns from them. This paper also presents how we can select an instance of object structure from each extracted test pattern for use in the frameworks hotspot testing. This method is useful for selection of optimal test cases and systematic construction of executable test target.
This paper reports the structural health monitoring benchmark study results for the Canton Tower using Bayesian methods. In this study, output-only modal identification and finite element model updating are considered using a given set of structural acceleration measurements and the corresponding ambient conditions of 24 hours. In the first stage, the Bayesian spectral density approach is used for output-only modal identification with the acceleration time histories as the excitation to the tower is unknown. The modal parameters and the associated uncertainty can be estimated through Bayesian inference. Uncertainty quantification is important for determination of statistically significant change of the modal parameters and for weighting assignment in the subsequent stage of model updating. In the second stage, a Bayesian model updating approach is utilized to update the finite element model of the tower. The uncertain stiffness parameters can be obtained by minimizing an objective function that is a weighted sum of the square of the differences (residuals) between the identified modal parameters and the corresponding values of the model. The weightings distinguish the contribution of different residuals with different uncertain levels. They are obtained using the Bayesian spectral density approach in the first stage. Again, uncertainty of the stiffness parameters can be quantified with Bayesian inference. Finally, this Bayesian framework is applied to the 24-hour field measurements to investigate the variation of the modal and stiffness parameters under changing ambient conditions. Results show that the Bayesian framework successfully achieves the goal of the first task of this benchmark study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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