The emerging technology of self compacting concrete, fiber reinforcement together reduces vibration and substitute conventional reinforcement which help in improving the economic efficiency of the construction. The objective of this work is to find the regression model to determine the response surface of mix proportioning Steel Fiber Reinforced Self Compacting Concrete (SFSCC) using statistical investigation. A total of 30 mixtures were designed and analyzed based on Design of Experiment (DOE). The fresh properties of SCC and mechanical properties of concrete were studied using Response Surface Methodology (RSM). The results were analyzed by limited proportion of fly ash, fiber, volume combination ratio of two steel fibers with aspect ratio of 50/35: 60/30 and super plasticizer (SP) dosage. The center composite designs (CCD) have selected to produce the response in quadratic equation. The model responses included in the primary stage were flowing ability, filling ability, passing ability and segregation index whereas in harden stage of concrete, compressive strength, split tensile strength and flexural strength at 28 days were tested. In this paper, the regression model and the response surface plots have been discussed, and optimal results were found for all the responses.
There can be a significant amount of moment redistribution in composite frames consisting of steel columns and composite beams, due to cracking, creep and shrinkage of concrete. Considerable amount of computational effort is required for taking into account these effects for large composite frames. A methodology has been presented in this paper for taking into account these effects. In the methodology that has been demonstrated for moderately high frames, neural network models are developed for rapid prediction of the inelastic moments (typically for 20 years, considering instantaneous cracking, and time effects, i.e., creep and shrinkage, in concrete) at a joint in a frame from the elastic moments (neglecting instantaneous cracking and time effects). The proposed models predict the inelastic moment ratios (ratio of elastic moment to inelastic moment) using eleven input parameters for interior joints and seven input parameters for exterior joints. The training and testing data sets are generated using a hybrid procedure developed by the authors. The neural network models have been validated for frames of different number of spans and storeys. The models drastically reduce the computational effort and predict the inelastic moments, with reasonable accuracy for practical purposes, from the elastic moments, that can be obtained from any of the readily available software.
The SW-centered battlefield management information system R&D project takes a long period of 5-10 years or more by applying a complex and rigid batch acquisition strategy. In order to solve this problem, it is necessary to institutionalize a rapid and flexible battlefield management information system R&D project management procedure applying agile development methodology, and a government project management organization and contract management method to support it In this study, we analyzed the case of applying the Agile development method centered on Scrum to the US SW-centered weapon system R&D project and the characteristics and problems of the battlefield management information system R&D project in Korea, and suggested improvement measures as follows. First, the battlefield management information system R&D model applies the hybrid development method, and the system requirements analysis and system structure design use the existing waterfall development procedure, and the agile method is applied from the SW requirements analysis to the system integration stage. Second, flexible adjustment of performance, schedule, and cost by organizing an Agile IPT in which military (requirements) - DAPA (project management) - developer - functional specialized organizations (test and evaluation, quality, government research institutes, etc.) participate. Third, improving the Basic Order Agreement so that it can be applied to agile R&D.
Purpose: This study was done to develop and test a scale to measure the homeboundness for low-income aged who live in the community. Methods: This was nursing methodology research. Homeboundness Scale development process was composed of construct identification based on concept analysis using the Hybrid model, 35 initial items. This number was reduced to 31 items through face validity tests by 7 experts. The preliminary Homeboundness Scale for low-income aged was administered to 240 aged who registered and received visiting health care service in the community health center located in S city. Data were analyzed using item analysis, factor analysis, Pearson correlation coefficients, and Cronbach's alpha. Results: Twenty-two items were selected for the final scale. Three factors evolved from the factor analysis, which explained 66.0% of the total variance. The internal consistency, Cronbach's alpha, was .945 and reliability of the subscales ranged from .890 to .934. Conclusion: Homeboundness Scale demonstrated acceptable validity and reliability. It can be used to assess the Homeboundness of the low-income aged in practice and research.
Mohammad H. Habashizadeh;Nima Talebian;Dane Miller;Martin Skitmore;Hassan Karampour
Steel and Composite Structures
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제49권1호
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pp.47-64
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2023
Due to their efficient use of materials, hybrid reinforced concrete-steel (RCS) systems provide more practical and economic advantages than traditional steel and concrete moment frames. This study evaluated the seismic design factors and response modification factor 'R' of RCS composite moment frames composed of reinforced concrete (RC) columns and steel (S) beams. The current International Building Code (IBC) and ASCE/SEI 7-05 classify RCS systems as special moment frames and provide an R factor of 8 for these systems. In this study, seismic design parameters were initially quantified for this structural system using an R factor of 8 based on the global methodology provided in FEMA P695. For analyses, multi-story (3, 5, 10, and 15) and multi-span (3 and 5) archetypes were used to conduct nonlinear static pushover analysis and incremental dynamic analysis (IDA) under near-field and far-field ground motions. The analyses were performed using the OpenSees software. The procedure was reiterated with a larger R factor of 9. Results of the performance evaluation of the investigated archetypes demonstrated that an R factor of 9 achieved the safety margin against collapse outlined by FEMA P695 and can be used for the design of RCS systems.
본 연구는 반응표면분석법을 이용하여 L(+)형 젖산 생산향상을 위한 배지조성을 확립하기 위해 수행되었다. L(+)형 젖산을 선택적으로 고생산하는 것으로 알려진 9종의 Lactobacillus paracasei 균주를 전국에서 수집한 김치 시료로부터 선별하였으며, 젖산 생산량과 glucose로부터의 전환률 분석을 통하여 젖산 생산 배지 최적화를 수행하기 위한 균주로 SRCM201474를 선발하였다. 선택된 11개의 배지 조성 중 젖산 생산에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 분석하기 위한 방법으로 Plack-Burman design (PBD)을 설계하였으며, 통계분석을 통해 탄소원으로는 glucose, sucrose, molasses, 질소원으로는 peptone을 최종 선정하였다. 젖산 생산 배지 최적화를 위한 각 변수들의 농도 최적화를 수행하기 위한 방법으로 반응표면분석법 중 적은 실험수로도 최적값을 산출할 수 있는 hybrid design 설계 하였다. 실험 모델에 의한 L. paracasei SRCM201474 균주를 이용한 젖산 생산배지 조성과 최적 농도는 glucose 15.48 g/l, sucrose 16.73 g/l, molasses 39.09 g/l, peptone 34.91 g/l로 나타났으며, 이때의 젖산 생산량은 33.38 g/l로 예측되었다. ANOVA 분석을 통해 가정된 실험 모델의 적합성과 유의성을 확인하였으며, 최종적으로 분석된 최적배지에서의 반복실험을 통한 젖산 생산량을 측정하여 모델에 의해 예측된 젖산생산량과 동일함을 검증하였다. 본 연구를 통해 L(+)형 젖산을 선택적으로 고생산하는 균주를 선발하였으며, 배지 최적화를 수행하여 생분해성 플라스틱 생산을 위한 산업적 젖산 생산에 적용할 수 있는 연구자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 유전 알고리듬, 타부탐색법 그리고 반응표면법등 최근 많이 사용하고 있는 프로그램들의 장점들을 결합한 새로운 조합 유전 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬은 반응표면법 및 심플렉스법을 사용하여 유전알고리듬의 약점으로 여겨지는 수렴속도를 항상시키도록 하였다. 또한 유전 알고리듬에서 램덤한 다양성을 제공하지만, 본 연구에서는 타부리스트를 이용하여 체계적인 다양성을 추구하도록 하였다. 그리고 전통적인 시험함수에 본 알고리듬을 적용함으로써 본 방법의 효율성을 입증하였고 그 결과를 유전 알고리듬의 결과와 비교하였다. 또한 새롭게 제안된 알고리듬을 선미부에 위치한 청수탱크의 중량최적화에 적용한 길과 전역최적해를 효율적으로 찾는 것을 입증하였다. 또한 반응표면법을 사용한 새로운 유전알고리듬의 경우 실제 추가적인 목적함수를 평가하기 위한 계산이 필요 없으므로 수렴속도가 일반 유전 알고리듬보다 향상 되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 제안된 조합 유전 알고리듬은 전역탐색능력과 수렴속도 측면에서 매우 강력한 전역 최적화 알고리듬임을 알 수 있었다.
이 연구는 유전 알고리듬, 타부탐색법 그리고 반응표면법등 최근 많이 사용하고 있는 프로그램들의 장점들을 결합한 새로운 조합 유전 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 반응표면법 및 심플렉스법을 사용하여 유전알고리듬의 약점으로 여겨지는 수렴속도를 항상 시키도록 하였다. 또한 유전 알고리듬에서 램덤 한 다양성을 제공하지만, 이 연구에서는 타부리스트를 이용하여 체계적인 다양성을 추구하도록 하였다. 그리고 전통적인 시함함수에 본 알고리듬을 적용함으로써 이 방법의 효율성을 입증하였고 그 결과를 유전 알고리듬의 결과와 비교하였다. 또한 새롭게 제안된 알고리듬을 선미부에 위치한 청수탱크의 중량최적화에 적용한 결과 전역 최적해를 효율적으로 찾는 것을 입증하였다. 또한 반응표면법을 사용한 새로운 유전알고리듬의 경우 실제 추가적인 목적함수를 평가하기 위한 계산이 필요 없으므로 수렴속도가 일반 유전 알고리듬보다 향상되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 제안된 조합 유전 알고리듬은 전역탐색능력과 수렴속도 측면에서 매우 강력한 전역 최적화 알고리듬임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 테스트 시간과 전력소모를 감축할 수 있는 새로운 테스트 데이터 압축 및 저전력 스캔 테스트 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 수정된 스캔 셀 재배열과 하이브리드 적응적 부호화 방법을 사용하여 scan-in전력과 테스트 데이터 량을 줄였으며 하이브리드 테스트 데이터 압축방법은 Golomb Code와 런길이(run-length) 코드를 테스트 데이터내의 런(run) 길이에 따라서 적응적으로 적용하는 방법이다. 또한 scan-in 전력소모를 최소화하기 위해서 스캔 벡터내의 열 해밍거리를 이용하였다. ISCAS89 벤치마크 회로에 적용하여 실험한 결과, 모든 경우에 있어서 테스트 데이터 및 전력소모를 효율적으로 감소시켰으며 압축률은 17%-26%, 평균 전력소모는 8%-22%, 최고전력소모는 13%-60% 정도의 향상률을 보였다.
It is complicate to analysis the systems, dual mode hybrid systems, because they are composed of many planetary gear sets. For the performance test, it needs to define the systems with representative parameters. In this paper, system parameters, $\alpha$, $\beta$, $\zeta$, are introduced to define the systems, and an arbitrary system like E-IVT developed by Renault Motors is converted to the general system having equivalent parameters, such as $\beta'$, $R'_b$. Pontryagin principle and Kuhn-Tucker condition method are applied to solve the constrained problems, by which the methodology for accelerating test is generalized, and the results of the simulation are reported. In addition, the effects of alternative strategies are mentioned. The method of fuel economy test at engine mode is also introduced. The results of test at engine mode is different from the results of optimal trajectory, but the fuel economy of the engine mode is related to the highway driving and optimized operating of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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