This study presents a hunting search based optimum design algorithm for engineering optimization problems. Hunting search algorithm is an optimum design method inspired by group hunting of animals such as wolves, lions, and dolphins. Each of these hunters employs hunting in a different way. However, they are common in that all of them search for a prey in a group. Hunters encircle the prey and the ring of siege is tightened gradually until it is caught. Hunting search algorithm is employed for the automation of optimum design process, during which the design variables are selected for the minimum objective function value controlled by the design restrictions. Three different examples, namely welded beam, cellular beam and moment resisting steel frame are selected as numerical design problems and solved for the optimum solution. Each example differs in the following ways: Unlike welded beam design problem having continuous design variables, steel frame and cellular beam design problems include discrete design variables. Moreover, while the cellular beam is designed under the provisions of BS 5960, LRFD-AISC (Load and Resistant Factor Design-American Institute of Steel Construction) is considered for the formulation of moment resisting steel frame. Levy Flights is adapted to the simple hunting search algorithm for better search. For comparison, same design examples are also solved by using some other well-known search methods in the literature. Results reveal that hunting search shows good performance in finding optimum solutions for each design problem.
Objective: Few studies have investigated alterations of ground reaction force (GRF) in individuals with chronic ankle instability (CAI) compared with lateral ankle sprain (LAS) copers and healthy controls during walking. This study aimed to investigate differences in GRF variables among the CAI, LAS coper, and control groups. Method: Eighteen individuals with CAI, 18 LAS copers, and 18 healthy controls were recruited for this study. All participants walked on 8-m walkway with a force plate three times. GRF data during stance phase were extracted and analyzed. The analysis of variance and ensemble curve analysis were used for statistical analyses of discrete points and time-series data respectively. Results: The CAI group showed a greater loading rate (LR) and a shorter time to impact peak force than the other groups, as well as decreased vGRF from 56% to 65% in the stance phase than the control group. No significant differences were noted in the other variables. Conclusion: Based on these findings, individuals with CAI should enhance their ability to create propulsion during the push-off phase and spend more time absorbing GRF to decrease the LR, which is considered one of risk factors for overuse injury and ankle osteoarthritis.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.221-225
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2015
To hoist construction workers to their working space is directly related to the productivity of building construction since hoisting tasks are carried out during the working time. In order to reduce hoisting time in the condition that the number of construction lift-cars is limited, various types of the lift-cars group operation plans such as zoning and sky-lobby have been applied. However, previous researches on them cannot be compared in the performance due to their methodological limitation, discrete-event simulation methods, and cannot be find better solution to increase the performance. Therefore, this research proposed the simulation-based optimization model combining the agent-based simulation method to the scatter search optimization methods. Using the proposed model, this paper carried out the comparison analysis on the performance of typical operation plans and also optimize an operation plans by controlling the service range of lift-cars, the size and number of service zones. In this case study, it is verified that better alternatives than typical operation plans can be exists and it is possible to increase the productivity of building construction.
A Jacobian-Free Newton Krylov Two-Nodal Coarse Mesh Finite Difference algorithm based on Nodal Expansion Method (NEM_TNCMFD_JFNK) is successfully developed and proposed to solve the three-dimensional (3D) and multi-group reactor physics models. In the NEM_TNCMFD_JFNK method, the efficient JFNK method with the Modified Incomplete LU (MILU) preconditioner is integrated and applied into the discrete systems of the NEM-based two-node CMFD method by constructing the residual functions of only the nodal average fluxes and the eigenvalue. All the nonlinear corrective nodal coupling coefficients are updated on the basis of two-nodal NEM formulation including the discontinuity factor in every few newton steps. All the expansion coefficients and interface currents of the two-node NEM need not be chosen as the solution variables to evaluate the residual functions of the NEM_TNCMFD_JFNK method, therefore, the NEM_TNCMFD_JFNK method can greatly reduce the number of solution variables and the computational cost compared with the JFNK based on the conventional NEM. Finally the NEM_TNCMFD_JFNK code is developed and then analyzed by simulating the representative PWR MOX/UO2 core benchmark, the popular NEACRP 3D core benchmark and the complicated full-core pin-by-pin homogenous core model. Numerical solutions show that the proposed NEM_TNCMFD_JFNK method with the MILU preconditioner has the good numerical accuracy and can obtain higher computational efficiency than the NEM-based two-node CMFD algorithm with the power method in the outer iteration and the Krylov method using the MILU preconditioner in the inner iteration, which indicates the NEM_TNCMFD_JFNK method can serve as a potential and efficient numerical tool for reactor neutron diffusion analysis module in the JFNK-based multiphysics coupling application.
The time-series normalized difference vegetation index (NDVI) product has proven to be a powerful tool to investigate the phenological information because it can monitor the change of the forests with very high time-resolution, This study described the application of the DFT analysis over the 9 year MODIS data for the identification of the two types of vegetation cover, Pinus densiflora(Pd) and Querqus mongolica(Qm) which are dominant species of evergreen and broadleaved deciduous forest, respectively, The total number of samples was 5148 reference cycles which consist of 2160 Pd and 2988 Qm. They were extracted from the pixel-based MODIS scenes over the 9 years from 2000 to 2008 of South Korea. The DFT analysis was mainly focused on the 0th and $1^{st}$ harmonic components, each of which represents the mean value and the variation amplitude of the NDVI over the years, respectively. The $0^{th}$ harmonic values of the vegetation Pd and Qm averaged over the 9 years were 0.74 and 0.65, respectively. This implies that Pd has a higher NDVI than Qm. Similarly obtained $1^{st}$ harmonic values of Pd and Qm were 0.19 and 0.27, respectively. This can be intuitively understood considering that the seasonal variation of Qm is much larger than Pd. This distinctive difference of the $1^{st}$ harmonic value has been used to identify evergreen and deciduous forests. Overall agreement between the Fourier analysis-based map and the actal vegetation map has been estimated to be as high as 75%. This study found that the DFT analysis can be a concise and repeatable method to separate and trace the changes of evergreen and deciduous forest using the annual NDVI cycles.
Uncertainty and sensitivity analyses with respect to nuclear data are performed with depletion calculations for BWR and PWR fuel assemblies specified in the framework of the UAM-LWR Benchmark Phase II. For this, the GRS sampling based tool XSUSA is employed together with the TRITON depletion sequences from the SCALE 6.1 code system. Uncertainties for multiplication factors and nuclide inventories are determined, as well as the main contributors to these result uncertainties by calculating importance indicators. The corresponding neutron transport calculations are performed with the deterministic discrete-ordinates code NEWT. In addition, the Monte Carlo code KENO in multi-group mode is used to demonstrate a method with which the number of neutron histories per calculation run can be substantially reduced as compared to that in a calculation for the nominal case without uncertainties, while uncertainties and sensitivities are obtained with almost the same accuracy.
Taq DNA polymerase from Thermus aquaticus has been shown to be very useful in the polymerase chain reaction method, which is being used for amplifying DNA. Not only does Taq DNA polymerase have high commercial value commercial value for the polymerase chain reaction application, but it is also important in studying DNA replication, because it is apparently an homologue to E. coli DNA polymerase I, which has long been used for DNA replication study (Lawyer et ai., 1993). The crystal structure determination of Taq DNA polymerase was initiated. An X-ray diffraction pattern breaks down a crystal structure into discrete sine waves in a Fourier series. The original shape of a crystal object in terms of electron density may be represented as the sum of those sine waves with varying amplitudes and phases in three dimensions. The molecular replacement method was initially employed to provide phase information for the structure of Taq DNA polymerase. The rotation search using the program MERLOT resulted in a solution peak with 5.4 r.m.s. PC-refinement of the X-PLOR program verified the result and also optimized the orientation angles. Next, the translation search using the X-PLOR program resulted in a unique solution peak with 7.35 r.m.s. In addition, the translation search indicated $P3_121$ to be the true space group out of two possible ones. The phase information from the molecular replacement was useful in the MIR phasing experiment.
This paper illustrates haw $Y_2O_3$ contributes to crack-healing strengths as a function of crack-healing temperature and the additive amount. In investigating mechanical properties, the indentation fracture method is very simple and useful, but careful attention must be paid to the statistical data processing because data may be scattered excessively, especially for brittle materials. To estimate accurate AE signal properties we applied the useful time-frequency method with a discrete wavelet analysis algorithm. In experiments, three kinds of specimens were prepared. After the specimens were indented by a Vickers indentor, they were heat-treated and crack-healed to evaluate bending strength and the AE signal. With higher amounts of the additive powder, as 1, 3, or 5% wt. of $Y_2O_3$, the concentrative tendency of dominant frequency trended toward lower frequency groups. The $Al_2O_3$ ceramic with 3% wt. of $Y_2O_3$ was judged most suitable because it demonstrated superior crack-healing ability and relative concentration on the highest frequency group.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.4
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pp.16-22
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2013
In this study, we propose the method of optimally changing material of BIW for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the linear polynomial regression (PR) model. Using the linear PR model, optimization is carried out an evolutionary algorithm (EA) that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 44.8% while satisfying all the design constraints.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.5
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pp.8-14
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2013
In this study, we propose the method of optimally selecting material of front pillar (A-pillar) and package tray for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness and dynamic stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness and dynamic stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the radial basis function regression (RBFr). Using the RBFr models, optimization is carried out an evolutionary algorithm that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 49.8% while satisfying all the design constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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