Order allocation is one of the most important decision-making problems of firms having significant influences on performances of themselves and the whole supply chain. Existing researches about order allocation have mainly focused on evaluating capabilities of directly connected suppliers so that it is hard to consider effects and interactions from undirected connections over multiple lower-layers. To alleviate the limitation, this paper proposed a novel approach to order allocation using structural hole. By applying the concept of structural hole to the supply network, we could evaluate the structural supplying powers of firms with respect to both of direct and indirect connections. In the proposed approach, we derived a methodology to measure the potential supplying power of each firm by modifying the effective size as one of the measurements of structural hole and then, proposed its application, the structural hole based order allocation strategy. Furthermore, we conducted the agent based modeling of supply chain to perform the decision-making process of order allocation and simulated the proposed strategy. As a results, by coping with the variance of demand more stably, it could improve the performance of supply chain from the aspects of fill rate, inventory level and demand-supply balance.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.04a
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pp.102-109
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2001
In order to take account of the statistical properties of probability variables used in the structural analysis, the conventional approach using the safety factor based on past experience usually estimated the safety of a structure. The real structures could only be analyzed with the error in estimation of loads, material characters and the dimensions of the members. But the errors should be considered systematically in the structural analysis. Structural safety could not precisely be appraised by the traditional structural design concept. Recently, new approach based on the probability concept has been applied to the assessment of structural safety using the reliability concept. Thus, the computer program by the Probabilistic FEM is developed by incorporating the probabilistic concept into the conventional FEM method. This paper estimated for the reliability of a plane stress structure by Advanced First-Order Second Moment method using von Mises, Tresca and Mohr-Coulomb failure criterions. The reliability index and failure probability of attained by the Monte Carlo Simulation method with the von Mises criterion were same as PFEM, but the Monte Carlo Simulation were very time-consuming. The variance of member thickness and load could influence the reliability and failure probability most sensitively among the design variables from the results of the parameter analysis. And proper failure criterion must be used to design safely.
Within the context of Structural Health Monitoring (SHM), it is often the case that structural systems are described by uncertainty, both with respect to their parameters and the characteristics of the input loads. For the purposes of system identification, efficient modeling procedures are of the essence for a fast and reliable computation of structural response while taking these uncertainties into account. In this work, a reduced order metamodeling framework is introduced for the challenging case of nonlinear structural systems subjected to earthquake excitation. The introduced metamodeling method is based on Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous input (NARX), able to describe nonlinear dynamics, which are moreover characterized by random parameters utilized for the description of the uncertainty propagation. These random parameters, which include characteristics of the input excitation, are expanded onto a suitably defined finite-dimensional Polynomial Chaos (PC) basis and thus the resulting representation is fully described through a small number of deterministic coefficients of projection. The effectiveness of the proposed PC-NARX method is illustrated through its implementation on the metamodeling of a five-storey shear frame model paradigm for response in the region of plasticity, i.e., outside the commonly addressed linear elastic region. The added contribution of the introduced scheme is the ability of the proposed methodology to incorporate uncertainty into the simulation. The results demonstrate the efficiency of the proposed methodology for accurate prediction and simulation of the numerical model dynamics with a vast reduction of the required computational toll.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.225-234
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2020
Reliability-based structural optimization usually requires designers or engineers model different designs manually, which is considered very time consuming and all possibilities cannot be fully explored. Otherwise, a lot of time are needed for designers or engineers to learn mathematical modeling and programming skills. Therefore, a framework that integrates generative design, structural simulation and reliability theory is proposed. With the proposed framework, various designs are generated based on a set of rules and parameters defined based on visual programming, and their structural performance are simulated by OpenSees. Then, reliability of each design is evaluated based on the simulation results, and an optimal design can be found. The proposed framework and prototype are tested in the optimization of a steel frame structure, and results illustrate that generative design based on visual programming is user friendly and different design possibilities can be explored in an efficient way. It is also reported that structural reliability can be assessed in an automatic way by integrating Dynamo and OpenSees. This research contributes to the body of knowledge by providing a novel framework for automatic reliability evaluation and structural optimization.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.2
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pp.123-137
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2010
The hybrid structural experiment decomposes a structure into independent substructures that can be tested or simulated. The substructures being tested or simulated may be distributed at different facilities of different locations, and are managed by the simulation coordinator. There exist interactions among the simulation coordinator and the substructures since they give and receive the commands and feedbacks during the experimental process. These interactions are described in this paper for an example hybrid structural experiment using the classes and objects in the Lehigh Model which is one of the data models for structural experiments. The simulation coordinator and the substructures have the objects for the interaction data files, and are linked together through the same types of the interface links. The objects for the interactions presented in this paper can be implemented in a consistent way, and be used for developing the computer system for the hybrid structural experiments.
In this study, the effects of flexible bodies in vehicle suspension components were investigated to enhance the accuracy of multibody dynamic simulation results. Front and rear suspension components were investigated. Subframes, a stabilizer bar, a tie rod, a front lower control arm, a front knuckle, and front struts were selected. Reverse engineering techniques were used to construct a virtual vehicle model. Hard points and inertia data of the components were measured with surface scanning equipment. The mechanical characteristics of bushings and dampers were obtained from experiments. Reaction forces calculated from the multibody dynamics simulations were compared with test results at the ball joint of the lower control arm in both time-history and range-pair counting plots. Simulation results showed that the flexibility of the strut component had considerable influence on the lateral reaction force. Among the suspension components, the flexibility of the sub-frame, steering knuckle and upper strut resulted in better correlations with test results while the other flexible bodies could be neglected.
This study aimed to develop a model to accurately predict the acceleration of structural systems during an earthquake. The acceleration and applied force of a structure were measured at current time step and the velocity and displacement were estimated through linear integration. These data were used as input to predict the structural acceleration at next time step. The computation tool used was the Volterra/Wiener neural network (VWNN) which contained the mathematical model to predict the acceleration. For alleviating problems of relatively large-dimensional and nonlinear systems, the VWNN model was utilized as the signal processing tool, including the Taylor series components in the input nodes of the neural network. The number of the intermediate layer nodes in the neural network model, containing the training and simulation stage, was evaluated and optimized. Discussions on the influences of the gradient descent with adaptive learning rate algorithm and the Levenberg-Marquardt algorithm, both for determining the network weights, on prediction errors were provided. During the simulation stage, different earthquake excitations were tested with the optimized settings acquired from the training stage to find out which of the algorithms would result in the smallest error, to determine a proper simulation model.
This research aims to simulate and investigate the efficiency of strengthening damaged concrete columns using concrete jacketing.The numerical program included unjacketed reference column made of ordinary RC concrete had a cross-sectional dimension of (100×100) mm and 560 mm long reinforced concrete. These cores were damaged by loading them with approximately 60% of their actual ultimate load capacities as a service load. Then, column specimens were strengthened by applying two types of self-compacting concrete SCC jacketing, which were 25 and 30 mm thick, on all four sides. Exposed to external loads at different directions vertically and horizontally simulate to the seismic load. The 3D Finite Element (FE) simulation is used to predict of three structural criteria that were selected and evaluated (deflection, stress, cracks). The results show that the failure of the strengthening columns is interesting and corresponds to the characteristics of the cracks formed in the concrete section,which was documented numerically using 3D Finite Element (FE). A significant improvement of deflection has been noted at the values at the top SECTION of columns compared to the reference sample reaching an average of up to 36.6% when using a 25 mm thick SCC-3500 jacket.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.557-561
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2014
In this work, Altair Engineering's vibroacoustic modeling approach is used to simulate the acoustic signature of a simplified automobile in a wind tunnel. The modeling approach relies on a two step procedure involving simulation and extraction of acoustic sources using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation followed by propagation of the acoustic energy within the structure and passenger compartment using a structural dynamics solver. The tools necessary to complete this process are contained within Altair's HyperWorks CAE software suite. The CFD simulations are performed using AcuSolve and the structural simulations are performed using OptiStruct. This vibroacoustics simulation methodology relies on calculation of the acoustic sources from the flow solution computed by AcuSolve. The sources are based on Lighthill's analogy and are sampled directly on the acoustic mesh. Once the acoustic sources have been computed, they are transformed into the frequency domain using a Fast Fourier Transform (FFT) with advanced sampling and are subsequently used in the structural acoustics model. Although this approach does require the CFD solver to have knowledge of the acoustic simulation domain a priori, it avoids modeling errors introduced by evaluation of the acoustic source terms using dissimilar meshes and numerical methods. The aforementioned modeling approach is demonstrated on the Hyundai Simplified Model (HSM) geometry in this work. This geometry contains flow features that are representative of the dominant noise sources in a typical automobile design; namely vortex shedding from the passenger compartment A-pillar and bluff body shedding from the side view mirrors. The geometry also contains a thick poroelastic material on the interior that acts to reduce the acoustic noise. This material is modeled using a Biot material formulation during the structural acoustic simulation. Successful prediction of the acoustic noise within the HSM geometry serves to validate the vibroacoustic modeling approach for automotive applications.
Wind-induced and earthquake-induced excitations on tall structures can be effectively controlled by Tuned Liquid Damper (TLD). This work presents a numerical simulation procedure to study the performance of tuned liquid tank- structure system through ${\sigma}$-transformation based fluid-structure coupled solver. For this, a 'C' based computational code is developed. Structural equations are coupled with fluid equations in order to achieve the transfer of sloshing forces to structure for damping. Structural equations are solved by fourth order Runge-Kutta method while fluid equations are solved using finite difference based sigma transformed algorithm. Code is validated with previously published results. The minimum displacement of structure is observed when the resonance condition of the coupled system is satisfied through proper tuning of TLD. Since real-time excitations are random in nature, the performance study of TLD under random excitation is also carried out in which the Bretschneider spectrum is used to generate the random input wave.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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