• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.481-491
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• 2018

역동적이고 불확실하고 복잡한 글로벌 경영환경에서는 공급사슬에 참여하는 기업들이 보유하고 있는 자원과 역량을 활용하는 공급사슬 관리가 공급사슬 성과를 결정한다. 개방형 혁신을 추구하는 기업일수록 외부 환경에 대한 접근이 많아지고 지식 유. 출입과 학습 경험이 누적될 것이므로, 동적역량으로부터 성과를 창출해 내는 데 우위를 점할 것이다. 본 연구는 공급사슬 동적역량, 개방형 혁신, 공급불확실성이 공급사슬 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 국내 코스닥 상장기업 178개 기업에 대한 설문 조사를 통하여 나온 연구 결과를 살펴보면 첫째, 공급사슬 동적역량 중 통합과 반응성이 공급사슬성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 개방형 혁신의 조절효과는 정보교환의 경우는 부(-)의 효과, 통합, 협력, 반응성의 경우는 정(+)의 효과를 나타내었다. 셋째 공급불확실성을 추가한 3원 상호작용항 중 '정보교환*개방형혁신*공급불확실성'과 '통합*개방형혁신*공급불확실성'의 2개 상호작용항이 유의한 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점으로는 첫째, 공급사슬은 개별 기업단위가 아니라 공급사슬 구성 요소들 간에 이루어지는 전체 프로세스의 최적화를 달성해야 하므로 성과 향상을 위해서는 동적역량이 중요한 역할을 하고 있으며, 둘째, 비교적 업력이 짧고 자본력이 열세인 코스닥 기업에게는 외부 지식을 흡수하여 활용하는 개방형 혁신이 유용하며, 그 효과를 증대시키기 위해서는 동적역량을 그에 맞추어 개발하여야 하다는 점이다. 셋째, 자원이 제약되므로 경영자는 공급불확실성 수준에 적합하도록 역량이나 개방형 혁신의 유형이나 수준을 결정해야 한다. 본 연구는 횡단면 조사 자료(survey data)를 분석하였다는 한계가 있으므로 이차 자료나 종단면 자료를 수집하는 연구가 향후 필요하다. 또한 공급사슬 성과에 중요한 영향을 미치는 조직내외의 요인을 추가로 분석할 필요도 있다.