The objective of this study is to evaluate the effects of sharing uncertain yield information with a downstream supply chain player. We are interested in understanding how the amount of yield uncertainty affects the supply-side benefits and/or costs, which has not been considered in the literature, in addition to the customer-side benefits. With that purpose, this work evaluates a supplier who provides yield information in comparison with another supplier who shares no information. We simulate an order-up-to type heuristic policy that is adapted from the literature and reasonably modified to represent yield information sharing with error. From the simulation study, we argue that the customer would experience cost reduction, but the cost for supplier's inventory is increasing when sharing yield information. Furthermore, the amount of benefits and costs are situational and affected by level of yield uncertainty and demand variance. Based on the simulation study, we finally make several recommendations for the supply-side approaches to yield information sharing.
본 연구는 우리나라의 남부해안지역에서 가을장마, 혹한 및 봄 가뭄과 같은 계절적 기후시나리오 간 이탈리안 라이그라스(IRG: Italian ryegrass)의 건물수량(DMY: dry matter yield)을 비교하기 위해 수행하였다. 남부해안지역의 IRG 자료(n = 203)는 1993년부터 2013년까지 농총진흥청이 제주, 남원 및 영암에서 수행한 신품종 지역적응시험 결과보고서로부터 수집되었다. 계절적 기후 시나리오를 정의하기 위해 기상청으로부터 온도, 습도, 바람 등과 같은 기상정보를 사용하였다. 정상과 이상기후 시나리오를 구분하기 위해 5% 유의수준에서 판별분석을 수행하였다. 또한 IRG 수량비교는 표본분포의 정보를 기반으로 통계적 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 남부해안지역에서 봄 가뭄에 의한 DMY 차이만 뚜렷하게 나타났다. 혹한은 정상으로부터 분명하게 구분되었지만, DMY 차이는 나타나지 않았다. 따라서 DMY 비교는 봄 가뭄에 대해서만 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 정상 및 봄 가뭄 하에서 DMY (kg/ha)은 각각 14,743.83 및 12,707.97로 봄 가뭄 발생에 의한 예상피해는 약 2,000 kg/ha로 나타났다. 또한 봄 가뭄 하에서 예측 DMY는 정상시나리오에 비해 넓고 느리게 증가하여 변동성이 큰 것을 확인하였다. 본 연구는 계절별 기후 시나리오를 고려한 통계적 시뮬레이션을 통해 봄 가뭄에 의한 IRG의 DMY 피해 및 가능성을 확인한 것에 의의가 있다.
This study focuses on computational particle fluid dynamics (CPFD) modeling for the fast pyrolysis of biomass in a conical spouted bed reactor. The CPFD simulation was conducted to understand the hydrodynamics, heat transfer, and biomass fast pyrolysis reaction of the conical spouted bed reactor and the multiphase-particle in cell (MP-PIC) model was used to investigate the fast pyrolysis of biomass in a conical spouted bed reactor. A two-stage semi-global kinetics model was applied to model the fast pyrolysis reaction of biomass and the commercial code (Barracuda) was used in simulations. The temperature of solid particles in a conical spouted bed reactor showed a uniform temperature distribution along the reactor height. The yield of fast pyrolysis products from the simulation was compared with the experimental data; the yield of fast pyrolysis products was 74.1wt.% tar, 17.4wt.% gas, and 8.5wt.% char. The comparison of experimental measurements and model predictions shows the model's accuracy. The CPFD simulation results had great potential to aid the future design and optimization of the fast pyrolysis process for biomass.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3128-3149
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2018
A number of effective methods for multiple-attribute group decision making (MAGDM) with interval-valued intuitionistic fuzzy numbers (IVIFNs) have been proposed in recent years. However, the different methods frequently yield different, even sometimes contradictory, results for the same problem. In this paper a novel criterion to determine the advantages and disadvantages of different methods is proposed. First, the decision-making process is divided into three parts: translation of experts' preferences, aggregation of experts' opinions, and comparison of the alternatives. Experts' preferences aggregation is considered the core step, and the quality of the collective matrix is considered the most important evaluation index for the aggregation methods. Then, methods to calculate the similarity measure, correlation, correlation coefficient, and energy of the intuitionistic fuzzy matrices are proposed, which are employed to evaluate the collective matrix. Thus, the optimal method can be selected by comparing the collective matrices when all the methods yield different results. Finally, a novel approach for aggregating experts' preferences with IVIFN is presented. In this approach, experts' preferences are mapped as points into two-dimensional planes, with the plant growth simulation algorithm (PGSA) being employed to calculate the optimal rally points, which are inversely mapped to IVIFNs to establish the collective matrix. In the study, four different methods are used to address one example problem to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.
Crop simulation models are valuable tools for estimating crop yield, environmental factors and management practices. The objective of this study was to evaluate the effect of soil types on barley productivity using CERES (Crop Environment REsource Synthesis)-barley, cropping system model. So the behavior of the model under various soil types and climatic conditions was evaluated. The results of the sensitivity analysis in temperature, $CO_2$, and precipitation showed that soil types had a direct impact on the simulated yield of CERES-barley model. We found that barley yield in clay soils would be more sensitive to precipitation and $CO_2$ in comparison with temperature. And the model showed limited accuracy in simulating water and nitrogen stress index for soil types. In general, the barley grown on clay soils were less sensitive to water stress than those grown on sandy soils. Especially it was found that the CERES model underestimated the effect of water stress in high precipitation which led to overprediction of crop yield in clay soils. In order to solve these problems and successfully forecast grain yield, further studies on the modification of the water stress response of crops should be considered prior to use of the CERES-barley model for yield forecasting.
This paper provides a thorough study on shared segment protection (SSP) for mesh communication networks in the complete routing information scenario, where the integer linear program (ILP) in [1] is extended such that the following two constraints are well addressed: (a) The restoration time constraint for each connection request, and (b) the switching/merging capacity constraint at each node. A novel approach, called SSP algorithm, is developed to reduce the extremely high computation complexity in solving the ILP formulation. Basically, our approach is to derive a good approximation on the parameters in the ILP by referring to the result of solving the corresponding shared path protection (SPP) problem. Thus, the design space can be significantly reduced by eliminating some edges in the graphs. We will show in the simulation that with our approach, the optimality can be achieved in most of the cases. To verify the proposed formulation and investigate the performance impairment in terms of average cost and success rate by the additional two constraints, extensive simulation work has been conducted on three network topologies, in which SPP and shared link protection (SLP) are implemented for comparison. We will demonstrate that the proposed SSP algorithm can effectively and efficiently solve the survivable routing problem with constraints on restoration time and switching/merging capability of each node. The comparison among the three protection types further verifies that SSP can yield significant advantages over SPP and SLP without taking much computation time.
A visco-plastic self-consistent (VPSC) polycrystal model has been applied to simulate texture simulation and anisotropic properties of DP steels during deep drawing process. In order to evaluate the strain path during deep drawing, a steady state was assumed in the flange part of deep drawn cup. The final stable orientations were strongly dependent on the initial location in the blank. The evolution of anisotropy of DP steel sheets has been demonstrated through comparison of plastic strain rate vector at the different plastic strain levels.
A visco-plastic self-consistent (VPSC) polycrystal model has been applied to simulate texture simulation and anisotropic properties of DP steels during deep drawing process. In order to evaluate the strain path during deep drawing, a steady state was assumed in the flange part of deep drawn cup. The final stable orientations were strongly dependent on the initial location in the blank. The evolution of anisotropy of DP steel sheets has been demonstrated through comparison of plastic strain rate vector at the different plastic strain levels.
This paper presents a practical numerical method to determine both the spatial and temporal distribution of driving rain on buildings. It is based on an existing numerical simulation technique and uses the building geometry and climatic data at the building site as input. The method is applied to determine the 3D spatial and temporal distribution of wind-driven rain on the facade a low-rise building of complex geometry. Distinct wetting patterns are found. The important causes giving rise to these particular patterns are identified : (1) sweeping of raindrops towards vertical building edges, (2) sweeping of raindrops towards top edges, (3) shelter effect by various roof overhang configurations. The comparison of the numerical results with full-scale measurements in both space and time for a number of on site recorded rain events shows the numerical method to yield accurate results.
The purpose of this paper is to develop a new adaptive echo canceller improving convergence speed and near-end-talker detection performance of the conventional echo canceller. In a conventional adaptive echo canceller, an adaptive digital filter with TDL(Tapped-Delay Line) structure modelling the echo path uses the LMS(Least Mean Square) algorithm to cote the coefficients, and NET detector using energy comparison method prevents the adaptive digital filter to update the coefficients during the periods of the NET signal presence. The convergence speed of the LMS algorithm depends on the eigenvalue spread ratio of the reference signal and NET detector using the energy comparison method yields poor detection performance if the magnitude of the NET signal is small. This paper presents a new adaptive echo canceller which uses the pre-whitening filter to improve the convergence speed of the LMS algorithm. The pre-whitening filter is realized by using a low-order lattice predictor. Also, a new NET signal detection algorithm is presented, where the start point of the NET signal is detected by computing the cross-correlation coefficient between the primary input and the ADF(Adaptive Digital Filter) output while the end point is detected by using the energy comparison method. The simulation results show that the convergence speed of the proposed adaptive echo canceller is faster than that of the conventional echo canceller and the cross-correlation coefficient yield more accurate detection of the start point of the NET signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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