혼합물 성분비와 공정변수들에 관한 실험 자료가 주어진 경우에, 주어진 실험 자료를 잘 설명하는 적절한 결합모형을 찾는 것은 중요한 과제이다. 우선 모형 선택 기준에 부합하는 시작모형의 후보들을 교적모형의 범주에서 찾고, 다음으로 선택된 시작모형을 완전모형으로 간주하여, 모형의 간결성의 원칙에 따라서 완전모형의 부분모형으로 구성된 적절한 결합모형들을 찾는데, 일반적으로 여러 개의 결합모형들이 추천된다. 주어진 실험 자료에 대한 적절한 모형으로 여러 개의 모형이 추천된 경우에, 엔지니어들의 실용적인 관심사는 각각의 결합모형에 대한 반응변수의 기대값의 예측치와 예측치의 표준편차의 추정치를 동시에 최적으로 하는 최적조건의 찾기이다. 이를 위한 실용적인 방법으로 반응변수가 여러 개인 다중 반응표면 분석에서 동시 최적화 기법을 활용한 최적조건을 찾는 방법을 제안하고, 잘 알려진 혼합물성분-공정변수 실험 자료에 대해서 Design Expert 8.0을 활용하여 적절한 결합모형들을 찾고, 이 모형들을 동시에 최적화하는 최적조건 찾기가 예시된다.
Fiber reinforced shotcrete began to be used in tunnel constructions because it facilitates and expedites the construction process, and improves reinforcement properties. As one of the most widely used forms of shotcrete used in tunneling, steel fiber reinforced shotcrete offers excellent strength and ductility and allows quick reinforcement. However, steel fibers tend to lump together in cement matrix, and low levels of water and acid resistance cause corrosion in steel fiber, resulting in cracks and delamination. In particular, rebound and backlash of steel fiber is significantly increased during steel fiber reinforced shotcrete construction, compromising the flexural toughness and quality of shotcrete. In order to resolve the problems associated with steel fiber reinforced shotcrete and improve the application, durability, and cost-effectiveness of shotcrete, this paper proposes methods for manufacturing and constructing tunnels with multiple polyamide fiber reinforced shotcrete. We performed experiments to evaluate the performance of the proposed shotcrete, and the experimental results indicate that the multiple polyamide fiber reinforced shotcrete proposed in this paper offers outstanding performance that meets various construction design criteria.
Global effort has resulted in tremendous progress with energy harvesters that extract mechanical energy from ambient sources, convert it to electrical energy, and use it for systems such as wrist watches, mobile electronic devices, wireless sensor nodes, health monitoring, and biosensors. However, harvesting a single energy source only still pauses a great challenge in driving sustainable and maintenance-free monitoring and sensing devices. Over the last few years, research on high-performance mechanical energy harvesters at the micro and nanoscale has been directed toward the development of hybrid devices that either aim to harvest mechanical energy in addition to other types of energies simultaneously or to exploit multiple mechanisms to more effectively harvest mechanical energy. Herein, we appraise the rational designs for multiple energy harvesting, specifically state-of-the-art hybrid mechanical energy harvesters that employ multiple piezoelectric and triboelectric mechanisms to efficiently harvest mechanical energy. We identify the critical material parameters and device design criteria that lead to high-performance hybrid mechanical energy harvesters. Finally, we address the future perspectives and remaining challenges in the field.
The purpose of this study is to provide a decision support to select an appropriate layered manufacturing(LM) machine that suits the application of a part. Selection factors include concept model, form/fit/functional model, pattern model far molding, material property, build time and part cost that greatly affect the performance of LM machines. However, the selection of a LM is not an easy decision because they are uncertain and vague. For this reason, the aim of this research is to propose hybrid multiple attribute decision making approaches to effectively evaluate LM machines. In addition, because subjective considerations are relevant to selection decision, a fuzzy logic approach is adopted. The proposed selection procedure consists of several steps. First, we identify LM machines that the users consider After constructing the evaluation criteria, we calculate the weights of the criteria by applying the fuzzy Analytic Hierarchy Process(AHP) method. Finally, we construct the fuzzy Technique of Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) method to achieve the ranking order of all machines providing the decision information for the selection of LM machines.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.442-460
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2021
Nowadays, recommendation systems (RSs) are applied to all aspects of online life. In order to overcome the problem that individuals who do not meet the constraints need to be regenerated when the many-objective evolutionary algorithm (MaOEA) solves the hybrid recommendation model, this paper proposes a many-objective particle swarm optimization algorithm based on multiple criteria (MaPSO-MC). A generation-based fitness evaluation strategy with diversity enhancement (GBFE-DE) and ISDE+ are coupled to comprehensively evaluate individual performance. At the same time, according to the characteristics of the model, the regional optimization has an impact on the individual update, and a many-objective evolutionary strategy based on bacterial foraging (MaBF) is used to improve the algorithm search speed. Experimental results prove that this algorithm has excellent convergence and diversity, and can produce accurate, diverse, novel and high coverage recommendations when solving recommendation models.
Two phase simulated annealing algorithm is presented as a structural optimization technique and applied to minimum weight design of space trusses subjected to stress and displacement constraints under multiple loading conditions. Univariate searching algorithm is adopted for automatic selection of initial values of design variables for SA algorithm. The proper values of cooling factors and reasonable stopping criteria for optimum design of space truss structures are proposed to enhance the performance of optimization process. Optimum weights and design solutions are presented for two well-blown example structures and compared with those reported in the literature.
최근 들어 e-비즈니스 환경에서도 증권 거래, 시세, 주문 및 과금 데이터와 같이 지속적으로 유입되는 데이터 스트림에 대한 처리가 중요해지고 있다. 이 중에서도 데이터 스트림에 대한 다기준 의사 결정에 사용되는 스카이라인(skyline) 질의의 사용이 증가하고 있다. 다차원 튜플의 집합이 주어졌을 때, 스카이라인 집합은 다른 튜플에 의해 지배(dominate)되지 않는 튜플들의 집합을 반환한다. 고정된 데이터에 대한 단일 스카이라인 질의 처리에 대해서는 최근까지 많은 연구가 이루어져 왔으나, 데이터 스트림 환경에서 다중 연속 스카이라인 질의 처리에 대해서는 아직까지 많은 연구가 수행되지 않았다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 하나 이상의 연속 스카이라인 질의들이 주어졌을 때, 이들을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 튜플이 어떤 질의의 결과에 포함될지를 효율적으로 파악함으로써, 여러 개의 연속 스카이라인 질의들도 적은 비용으로 동시에 처리할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 보인다.
Most real world design evaluation and risk-based decision support combine quantitative and qualitative (linguistic) variables. Decision-making based on conventional mathematics that combines qualitative and quantitative concepts always exhibit difficulty in modelling actual problems. The successful selection process for choosing a design/procurement proposal is based on a high degree of technical integrity, safety levels and low costs in construction, corrective measures, maintenance, operation, inspection and preventive measures. However, the objectives of maximising the degree of technical performance, maximising the safety levels and minimising the costs incurred are usually in conflict, and the evaluation of the technical performance, safety and costs is always associated with uncertainties, especially for a novel system at the initial concept design stage. In this paper, a design-decision support framework using a composite structure methodology grounded in approximate reasoning approach and evidential reasoning method is suggested for design evaluation of machinery space of a ship engine room at the initial stages. It is a Multiple Attribute Decision-Making (MADM) or Multiple Criteria Decision Making (MCDM) framework, which provides a juxtaposition of cost, safety and technical performance of a system during evaluation to assist decision makers in selecting the winning design/procurement proposal that best satisfies the requirement in hand. An illustrative example is used to demonstrate the application of the proposed framework.
While many previous studies investigated the effect of operations performance on financial performance, most studies considered only a few performance indicators and ignored the characteristics of industries. Therefore, this study intends to analyze the effect of operations performance on financial performance, by selecting a rather comprehensive operations performance indicators from firms' financial data. In doing so, we used operating efficiency and supply chain performance indicators for operations performance and a firm's profitability and future value indicators for financial performance. For the analysis, we collected 544 firms' operations and financial performance data belonging to eight key industries from the 'Forbes Global 2000'. We first analysed the differences in operations and financial performance among high, medium and low supply chain performance groups based on the quantitative criteria of Gartner's 'Supply Chain Top 25' ranking procedure. Then we analysed the effect of operations performance indicators on financial performance for both entire industry and individual industries, using multiple regression. Based on the results, we provided practical insights into key operations performance indicators to focus on and manage in order to improve financial performance.
This paper describes the development of a 3-DOF laparoscopic assistant robot system with motor-controlled bending and zooming mechanisms using the voice command motion control and auto-tracking control. The system is designed with two major criteria: safety and adaptability. To satisfy the safety criteria we designed the robot with optimized range of motion. For adaptability, the robot is designed with compact size to minimize interference with the staffs in the operating room. The required external motions were replaced by the bending mechanism within the abdomen using flexible laparoscope. The zooming of the robot is achieved through in and out motion at the port where the laparoscope is inserted. The robot is attachable to the bedside using a conventional laparoscope holder with multiple DOF joints and is compact enough for hand-carry. The voice-controlled command input and auto-tracking control is expected to enhance the overall performance of the system while reducing the control load imposed on the surgeon during a laparoscopic surgery. The proposed system is expected to have sufficient safety features and an easy-to-use interface to enhance the overall performance of current laparoscopy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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