In this paper, the tension of assembly stay cable connected with massive anchorage block was calculated through back analysis of in-situ frequencies measured from a stadium structure. Direct approach to back analysis is adopted using the univariate method among the direct search methods as an optimization technique. The univariate method can search the optimal tension without regard to the initial ones and has a rapid convergence rate. To verify the reliability of back analysis, Tension formulas proposed by Zui et al. and Shimada were used. Tensions estimated by three methods are compared with the design tension, and are in a reasonable agreement with an error of more or less than 15%. Therefore, it is shown that back analysis applied in this paper is appropriate for estimation of cable tension force.
In this paper, the tension of assembly stay cable connected with massive anchorage block was calculated through back analysis of in-situ frequencies measured from a stadium structure. Direct approach to back analysis is adopted using the univariate method among the direct search methods as an optimization technique. The univariate method can search the optimal tension without regard to the initial ones and has a rapid convergence rate. To verify the reliability of back analysis, Tension formulas proposed by Zui et al. and Shimada were used. Tensions estimated by three methods are compared with the design tension, and are in a reasonable agreement with an error of more or less than 15%. Therefore, it is shown that back analysis applied in this paper is appropriate for estimation of cable tension force.
Kim, Jong-Wook;Kim, Tae-Gyu;Choi, Joon-Young;Kim, Sang-Woo
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권4호
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pp.571-582
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2008
This paper analyzes global convergence of the univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS) and provides an application result to function optimization. uDEAS is a more advanced optimization method than its predecessor in terms of the number of neighborhood points. This improvement should be validated through mathematical analysis for further research and application. Since uDEAS can be categorized into the generating set search method also established recently, the global convergence property of uDEAS is proved in the context of the direct search method. To show the strong performance of uDEAS, the global minima of four 30 dimensional benchmark functions are attempted to be located by uDEAS and the other direct search methods. The proof of global convergence and the successful optimization result guarantee that uDEAS is a reliable and effective global optimization method.
본 연구에서는 터널의 주요 설계정수인 탄성계수와 측압계수를 산정 할 수 있는 역 해석 알고리즘을 개발하였다. 해석 알고리즘은 범용 유한차분해석 프로그램인 FLAC의 해석과정 내에 직접탐색법 알고리즘을 이용한 FISH 문을 삽입함으로써 구성하였다. 기존 연구에서 사용한 탄성모델에 대하여 본 연구에서 개발한 역 해석 알고리즘의 적합성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 역 해석 알고리즘은 기존 역 해석 기법에 비해 더 적은 반복연산에 더 정확한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
In general, the tension fores of hanger cable in suspension bridges play an important role in evaluating the bridge state. The vibration method, as a conventional one, has been widely applied to estimate the tension fores by using the measured frequencies on hanger cables. However, the vibration method is not applicable to short hanger cables because the frequency of short cables is severely sensitive to the flexural rigidity. Thus, in this study, the tension forces of short hanger cables, of which the length is shorter than 10meters, were estimated through back analysis of the cable frequencies measured from Gwang-An suspension bridge in Korea. Direct approach to rock analysis is adopted using the univariate method among the direct search methods as an optimization technique. The univariate method is able to search the optimal tension forces without regard to the initial ones and has a rapid convergence rate. To verify the feasibility of back analysis, the results from back analysis and vibration method are compared with the design tension forces. From the comparison, it can be inferred that back analysis results are more reasonable agreement with the design tension forces of short hanger cable. Therefore, it is concluded that back analysis applied in this study is an appropriate tool for estimating tension forces of short hanger cables.
This paper proposes a new multi-start scheme that generates guided random bits in selecting initial search points for global optimization with univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS). The proposed method counts the number of 1 in each bit position from all the previously generated initial search matrices and, based on this information, generates 0 in proportion with the probability of selecting 1. This rule is simple and effective for improving diversity of initial search points. The performance improvement of the proposed multi-start is validated through implementation in uDEAS and function optimization experiments.
현수교 행어케이블의 장력은 현수교의 상태점검에 있어 중요한 요소이다. 현재 케이블의 장력 추정에는 여러 이론식에 의한 간접적인 방법들이 사용되고 있으며, 케이블의 가속도신호로부터 고유진동수를 측정한 후 고유진동수와 장력과의 관계로부터 케이블의 장력을 추정하는 진동법이 대표적이다. 하지만 운동방정식을 기반으로 하는 진동법은 휨강성의 영향이 큰 짧은 케이블의 장력추정에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 10m 미만의 짧은 케이블에 대해서도 전기 가능한 새로운 장력 추정 방법으로 단변분탐색법과, 최적화 기법을 이용한 역해석 기법을 제시하였다. 이론에 대한 검증을 위해 국내에 사용 중인 광안대교 행어케이블을 대상으로, 역해석과 진동법에 의한 추정장력들과 설계장력을 상호 비교하였고, 이를 통해 역해석기법이 길이에 상관없이 장력추정에 유용하다는 결론을 얻었다.
유한요소 해석 기술의 발달에 따라 수치해석은 실구조물의 상태파악 및 유지관리에 중요한 요소가 되었다. 이러한 유한요소 해석모델을 이용하여 실 구조물의 상태 파악하고 수치 실험을 행하기 위해서는 계측 응답을 바탕으로 수치해석 모델의 개선이 반드시 이루어져야 한다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 단변분 탐색법을 기반으로 반복적 개선을 수행하면서도 미분함수를 작성하지 않아도 되는 새로운 수치해석모델 개선기법을 소개하고, 동적안정성 분석을 통하여 고속철도교량에서의 적용성을 검토하였다. 정확한 동특성 분석을 위하여 무선계측시스템과 계측점 이동법을 이용한 세밀한 계측을 실시하고, 상관성 검토 및 모드분해기법을 활용하여 고유진동수와 모드형상을 추정하였다. 설계자료를 바탕으로 구축된 수치해석 초기 모델을 추정된 동특성과 개발된 수치해석 모델 개선 기법을 이용하여 모델 개선을 수행하였으며, 개선된 모델을 이용한 수치 실험 결과와 실 교량에서의 응답과 비교하여 수치해석 모델 개선 기법의 적용성을 검토하였다. 또한, 개선된 모델의 유용성을 검토하기 위하여 고속철도교량의 동적안정성 분석을 실시하여 성공적으로 수행할 수 있었다. 개발된 수치해석 모델 개선기법의 적용성을 추가적으로 검증된다면, 다양한 구조물 및 교량에서 개발된 수치해석 모델 개선기법을 사용할 수 있을 것이다.
Background: The tumor suppressor phosphatase and tensin homolog (PTEN) is an important negative regulator of cell-survival signaling. However, available results for the prognostic value of PTEN expression in patients with cancer remain controversial. Therefore, a meta-analysis of published studies investigating this issue was performed. Materials and Methods: A literature search via PubMed and EMBASE databases was conducted. Statistical analysis was performed by using the STATA 12.0 (STATA Corp., College, TX). Data from eligible studies were extracted and included into the meta-analysis using a random effects model. Results: A total of 3,810 patients from 27 studies were included in the meta-analysis, 22 investigating the relationship between PTEN expression and overall survival (OS) using univariate analysis, and nine with multivariate analysis. The pooled hazard ratio (HR) for OS was 1.64 (95% confidence interval (CI): 1.32-2.05) by univariate analysis and 1.56 (95% CI: 1.20-2.03) by multivariate analysis. In addition, eight papers including two disease-free-survival analyses (DFSs), four relapse-free-survival analyses (RFSs), three progression-free-survival analyses (PFSs) and one metastasis-free-survival analysis (MFS) reported the effect of PTEN on survival. The results showed that loss of PTEN expression was significant correlated with poor prognosis, with a combined HR of 1.74 (95% CI: 1.24-2.44). Furthermore, in the stratified analysis by the year of publication, ethnicity, cancer type, method, cut-off value, median follow-up time and neoadjuvant therapy in which the study was conducted, we found that the ethnicity, cancer type, method, median follow-up time and neoadjuvant therapy are associated with prognosis. Conclusions: Our study shows that negative or loss of expression of PTEN is associated with worse prognosis in patients with cancer. However, adequately designed prospective studies need to be performed for confirmation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.225-233
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2022
The recent outbreak of corona virus (COVID-19) infectious disease had made its forecasting critical cornerstones in most scientific studies. This study adopts a machine learning based time series model - Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to forecast COVID-19 confirmed cases in Botswana over 60 days period. Findings of the study show that COVID-19 confirmed cases in Botswana are steadily rising in a steep upward trend with random fluctuations. This trend can also be described effectively using an additive model when scrutinized in Seasonal Trend Decomposition method by Loess. In selecting the best fit ARIMA model, a Grid Search Algorithm was developed with python language and was used to optimize an Akaike Information Criterion (AIC) metric. The best fit ARIMA model was determined at ARIMA (5, 1, 1), which depicted the least AIC score of 3885.091. Results of the study proved that ARIMA model can be useful in generating reliable and volatile forecasts that can used to guide on understanding of the future spread of infectious diseases or pandemics. Most significantly, findings of the study are expected to raise social awareness to disease monitoring institutions and government regulatory bodies where it can be used to support strategic health decisions and initiate policy improvement for better management of the COVID-19 pandemic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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