As buildings become larger and more complicated, construction costs have increased with a considerable effect on buildings' Life Cycle Cost (LCC). However, there has been little consideration on economic aspects in the selection of construction materials due to limited information on the materials and dependency in architects' experience and inefficiency in cost estimation, causing design changes, increase in maintenance cost, difficulty in budgeting, and decrease in building performance. To solve these problems, this study proposed a BIM-based material selection model which reflects the comprehensive economic efficiency of building materials. Our cost prediction model can estimates the material-related cost during the entire building life cycle. Furthermore, we implemented the proposed model in connection with BIM, which can analyze and compare LCC by material. Through the validation of the model, we could confirm the necessity of LCC-based material selection in comparison with the conventional cost-centered material selection.
Celik, Erkan;Gul, Muhammet;Gumus, Alev Taskin;Guneri, Ali Fuat
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.19
no.3
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pp.19-30
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2012
Material selection is a complex problem in the design and development of products for diverse engineering applications. This paper is aimed to present a fuzzy decision making approach to deal with the material selection in engineering design problems. A fuzzy multi criteria decision-making model is proposed for solving the material selection problem. The proposed model makes use of fuzzy TOPSIS (Technique for Order reference by Similarity to Ideal Solution) with trapezoidal numbers for evaluating the criteria and ranking the alternatives. And result is compared with fuzzy VIKOR (VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje in Serbian, means Multi criteria Optimisation and Compromise Solution) which is proposed by Jeya Girubha and Vinodh [2012]. The present paper is aimed to also improve literature of fuzzy decision making for material selection problem.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.14
no.4
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pp.107-114
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2006
Material selection is one of the important activities in design and manufacturing. A selected material at the conceptual design stage affects functionality of the designed part as well as manufacturability and cost of the final product. Unfortunately there are not many accessible material databases that can be used for design. In this research, a web-based material database was constructed. In order to assist designers to compare different materials, two-dimensional and three-dimensional graphs were provided via the web browser Using these graphical tools, multi-dimensional comparison was available in more intuitive manner. As a case study, this system was applied for material selection of an automotive engine pulley.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.6
no.2
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pp.87-100
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2012
The process of selecting a repair material is a typical one of multi-criteria decision-making (MCDM) problems. In this study Analytical Hierarch Process was applied to solve this MCDM problem. Many factors affecting a process to select an optimal repair material can be classified into quantitative and qualitative requirements and this study handled only quantitative items. Quantitative requirements in the optimal selection model for repair material were divided into two parts, namely, the required chemical performance and the required physical performance. The former is composed of alkali-resistance, chloride permeability and electrical resistivity. The latter is composed of compressive strength, tensile strength, adhesive strength, drying shrinkage, elasticity and thermal expansion. The result of the study shows that this method is the useful and rational engineering approach in the problem concerning the selection of one out of many candidate repair materials even if this study was limited to repair material only for chloride-deteriorated concrete.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.15
no.26
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pp.95-98
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1992
In a recent years, there has been little change in basic mechanical and electrical design of material handling equipment. Reliability, safety. strength and controls have been improved. The most important change is sophisticated control and operation brough about by the tremendous improvement in computer capabilities. Even though the material handling equipment has been improved, material handling equipment must be selected properly. In this paper, the paper selection of material handling equipment using expert system will be presented.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.724-727
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2005
Material selection is one of the important activities in design and manufacturing. A selected material at the conceptual design stage affects material properties of the designed part as well as manufacturability and cost of the final product. Unfortunately there are not many accessible material databases that can be used for design. In this research, a web-based material database was constructed. In order to assist designers to compare different materials, two-dimensional and three-dimensional graphs were provided. Using these graphical tools, multi-dimensional comparison was available in more intuitive manner. To provide environmental safety of materials, the database included National Fire Protection Association publication Standard No.704. The web-based tool is available at http://fab.snu.ac.kr/matdb.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.79-90
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1995
The material handling equipment selection, that is a key task in the material handling system design, is a complex, difficult task, and requires a massive technical knowledge and systematic analysis. It is invaluable to justify the selected equipment model by the performance evaluation before its actual implementation. This paper presents an intelligent knowledge-based expert system called "IMESE" created by authors, for the selection and evaluation of material handling equipment model suitable for movement and storage of materials in a manufacturing facility. The IMESE is consisted of four modules: a knowledge base to select an appropriate equipment type, a multiple criteria decision making procedure to choose the most favorable commercial model of the selected equipment type, a database to store the list of commercial models of equipment types with their specifications, and simulators to evaluate the performance of the equipment model. The whole process of IMESE is executed under VP-Expert expert system environment.vironment.
This paper presents an intuitive method for selecting an optical material for achromatic and athermal design using the material selection index (MSI). In addition, in the case of a wide wavelength range such as a short-wave infrared (SWIR) waveband, we propose a new material selection method for apochromatic and athermal design by introducing the relative error of partial dispersion (REPD) and a first-order quantity redistribution method. To obtain a suitable material for effective apochromatic design, we first evaluate the REPDs of all lenses, deviated from that of an equivalent lens. Materials with a small REPD are then selected on a glass map to correct residual chromatic aberration while maintaining the existing MSI values to realize athermalization simultaneously. Using this proposed glass selection method, we successfully obtained an apochromatic and athermal telephoto system for SWIR that realizes stable performance over the specified temperature and wide waveband ranges.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.12
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pp.1081-1088
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2013
Hyperspectral cameras acquire reflectance values at many different wavelength bands. Dimensions tend to increase because spectral information is stored in each pixel. Several attempts have been made to reduce dimensional problems such as the feature selection using Adaboost and dimension reduction using the Simulated Annealing technique. We propose a novel material detection method that consists of four steps: feature band selection, feature extraction, SVM (Support Vector Machine) learning, and target and specific region detection. It is a combination of the band ratio method and Simulated Annealing algorithm based on detection rate. The experimental results validate the effectiveness of the proposed feature selection and band ratio method.
The material handling equipment selection, that is a key task in the material handling system design, is a complex, difficult task, and requires a massive technical knowledge and systematic analysis. It is also invaluable to justify the selected equipment model by the performance evaluation before its actual implementation. This paper presents an intelligent knowledge-based expert system called "IMESE" created by author, for the selection and evaluation of material handling equipment model suitable for movement and storage of materials in a manufacturing facility. The IMESE was constructed by using the tools of VP-Expert expert system shell, DBASEIII plus, FORTRAN 77, and SLAMII simulation language. The whole process of IMESE is executed under VP-Expert expert system environment.vironment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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