In order to reduce damages to major railroad components, which have the potential to cause interruptions to railroad services and safety accidents and to generate unnecessary maintenance costs, the development of rolling stock maintenance technology is switching from preventive maintenance based on the inspection period to predictive maintenance technology, led by advanced countries. Furthermore, to enhance trust in accordance with the speedup of system and reduce maintenances cost simultaneously, the demand for fault diagnosis and prognostic health management technology is increasing. The objective of this paper is to propose a highly reliable learning model using various machine learning algorithms that can be applied to critical rolling stock components. This paper presents a model for railway rolling stock component fault diagnosis and conducts a mechanical failure diagnosis of motor components by applying the machine learning technique in order to ensure efficient maintenance support along with a data preprocessing plan for component fault diagnosis. This paper first defines a failure diagnosis model for rolling stock components. Function-based algorithms ANFIS and SMO were used as machine learning techniques for generating the failure diagnosis model. Two tree-based algorithms, RadomForest and CART, were also employed. In order to evaluate the performance of the algorithms to be used for diagnosing failures in motors as a critical railroad component, an experiment was carried out on 2 data sets with different classes (includes 6 classes and 3 class levels). According to the results of the experiment, the random forest algorithm, a tree-based machine learning technique, showed the best performance.
This paper presents an integrated analysis of production and financing decisions. We assume that a cash storage unit is installed to manage the cash flows related with production activities such as raw material procurement, process operating setup, Inventory holding cost and finished product sales. Temporarily financial investments are allowed for more profit. The production plant is modeled by the Batch-Storage Network with Recycle Streams in Yi and Reklaitis (2003). The objective function of the optimization is minimizing the opportunity costs of annualized capital investment and cash/material inventory while maximizing stockholder's benefit. No depletion of all the material and cash storage units is major constraints of the optimization. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the cash and material inventory holdups. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two subproblems and analytical lot sizing equations under a mild assumption about the cash flow pattern of stockholder's dividend. The first subproblem is a separable concave minimization network flow problem whose solution yields the average material flow rates through the networks. The second subproblem determines the decisions about financial Investment. Finally, production and financial transaction lot sizes and startup times can be determined by analytical expressions as far as the average flow rates are calculated. The optimal production lot and storage sizes considering financial factors are smaller than those without such consideration. An illustrative example is presented to demonstrate the results obtainable using this approach.
The objective of this study was to investigate the adsorption potential of chicken feathers for the removal of OrangeII (AO7) from aqueous solutions. Batch experiments were performed as a function of different experimental parameters such as initial pH, reaction time, feather dose, initial OrangeII concentration and temperature. The highest OrangeII uptake was observed at pH 1.0. Most of the OrangeII was adsorbed at 2 h and an adsorption equilibrium was reached at 6 h. As the amount of chicken feather was increased, the removal efficiency of OrangeII increased up to 99%, but its uptake decreased. By increasing the initial concentration and temperature, OrangeII uptake was increased. The experimental adsorption isotherm exhibited a better fit with the Langmuir isotherm than with the Freundlich isotherm, and maximum adsorption capacity from the Langmuir constant was determined to be 0.179244 mmol/g at $30^{\circ}C$. The adsorption energy obtained from the Dubinin-Radushkevich model was 7.9 kJ/mol at $20^{\circ}C$ and $30^{\circ}C$ which indicates the predominance of physical adsorption. Thermodynamic parameters such as ${\Delta}G^0$, ${\Delta}H^0$, and ${\Delta}S^0$ were -12.28 kJ/mol, 20.64 kJ/mol and 112.32 J/mol K at $30^{\circ}C$, respectively. This indicates that the process of OrangeII adsorption by chicken feathers was spontaneous and endothermic. Our results suggest that as a low-cost biomaterials, chicken feather is an attractive candidate for OrangeII removal from aqueous solutions.
본 논문에서는 고이득 이중 반사경 안테나(DTA: Dual Reflector Antenna)의 성능 향상을 위한 최적설계 기법으로 유전 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하였다. 또한, 최적설계과정에서 반복해석에 요구되는 계산 시간을 줄이고자 ADE 안테나의 각 반사경의 표면전류분포 계산에 반복적 물리광학법(IPO: Iterative Physical Optics)을 이용하였다. 물리광학법 적용시 음영지역에 대한 고려 및 다중반사에 의한 영향을 MFIE(Magnetic Field Integral Equation) 기반의 반복적인 계산을 통해서 해의 정확도를 향상시켰다. 또한, 설계변수의 축소 및 제작 가능한 부드러운 곡면 형성을 위하여 베지어 곡선을 적용하였다. 이럴 경우, 베지어 곡선의 제어점이 설계변수로 설정이 된다. 최적설계를 위한 목적함수로 HPBW(Half Power Beam Width), FNBW(First Null Beam Width), SLL(Side Lobe Level) 등을 고려하였으며, 설계 및 해석의 결과를 기존의 상용 해석프로그램과 비교하였다.
Tall Buildings have been one of the most prominent symbols of economic growth for nearly a century. Yet, in the aftermath of the tragedies of September 11, "signature" Tall buildings have become the focus of much debate. The structural systems today are undergoing a major evolution to address the ability of providing flexibility in the design and use of the building together with sustainability (Green) and cost-effective system. This paper describes a new invented structural system, evolutionary structural analysis and design of Tall buildings, which involves the entire analysis process, including conceptual and design stages and comparison with the existing Tall building. This study presents an new innovative structural system, Beehive (Hexagrid), for Tall buildings. The final results are achieved by modeling an 80 story Tall building with the optimized angle and topology of hexagon members by using a computer analysis, ETABS finite element analysis. The objective function of this system is to use one structural system in order to both maximize Eigen frequency for resisting dynamic responses and minimize mean compliance for static responses. Finite element analysis is carried out by using standardized materials. Optimal Hexagrid topologies with the highest stiffness are finally determined to resist both static and dynamic behaviors. Holistic design integration approaches between structures and facades to save energy for environmental control are studied. Innovative design ideas to control structural motion as well as to utilize that motion to harness energy are discussed. Considering abundant emergence of tall buildings all over the world in recent years, the importance of the studies presented in this paper cannot be overemphasized for constructing more sustainable built environments.
한국에서 건조되는 대부분의 소형 연안 어선의 경우 경험에 기초하여 건조되어지기 때문에 구조적 안전성 문제가 발생하곤 했다. 본 논문에서는 이들 어선의 구조강도를 증가시키고 생산 및 운용비를 줄이기 위하여 최적설계를 수행하였다. 어선의 무게와 구조부재의 주요치수들을 각각 목적함수와 설계변수로 선택하였다. 해석과정 중에 극소점을 피하고 CPU 시간을 줄이고자 전역 탐색법과 지역 탐색법을 결합한 하이브리드 최적화 알고리즘이 개발되었다. 또한 최적화 루프의 각 iteration 단계에서 제한조건을 결정하기 위하여 유한요소해석을 수행하였다. 최적화 결과는 초기 어선 모델과 비교하였으며 최적설계의 효과가 구조강도, 재료비 관점에서 검토되었다.
최근 호주의 CSIRO에서 개발된 고광택 wool 섬유인 "옵팀"$^{(R)}$ 이 수입되어 고감성의류 제조에 산업화 되고 있다. 그러나 "옵팀"$^{(R)}$ 섬유의 가격이 너무 비싸 소재수급이 원활치 못한 실정이다. 본 연구에서는 호주에서 개발되어 상용화되고 있는 기술인 $Optim^{(R)}$ wool 연신기술과는 다른 물빨래가 가능하며 광택이 있으며 낮은 생산 코스트를 가지는 소모연신사를 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 연신사가 개발된 연신기계를 이용하여 만들어지며 이를 사용하여 고감성직물을 제직하였다. 이들 직물시료의 여러 가지 물성을 측정하고 의류의 봉제성과 의복형성성능과 같은 의류의 특성이 분석되었다. 이 연구를 통하여 마지막 목적인 옵팀섬유와 같은 고광택을 가진 소모 연신사를 사용하여 고감성직물을 만드는 것이 이루어졌다.
통행배정 (traffic assignment)은 장래 통행수요를 예측할 뿐 아니라. 교통혼잡을 완화시키는 각종 교통정책들을 사전에 평가하는 도구로 그 활용범위가 넓어지고 있다. 현재 대표적인 통행배정방법은 Wardrop(1952)이 제시한 사용자 균형원리 (user equilibrium principle)에 따라 통행자를 교통망에 배정하는 방법으로 동등 수리최소화모형 (equivalent mathematical minimization model), 변동부등식 (Variational inequality), 비선형상보문제 (Nonlinear Complementary Problem), 고정점 모형(fixed point method) 등이 있다. 그런데, 최근 Jin(2005a)은 동적과정(dynamic process)에 기초하여 사용자 균형해를 구할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다. 본 연구는 Jin이 제시한 모형에 대한 효과적인 알고리듬을 개발하고 이를 평가하는 데 연구의 목적이 있다. 개발된 알고리듬은 통행배정모형을 풀기 위하여 현재 널리 사용되는 Frank-Wolfe방법보다 쉽게 프로그램화 할 수 있는데, 목적함수를 평가(evaluation)하는 단계가 불필요하며 축차적인 계산과정을 통하여 해를 구하기 때문이다. 제시된 알고리듬을 예제 교통망을 대상으로 분석한 결과, 사용자 균형해(user equilibrium)를 도출함을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3134-3155
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2020
In this paper, we study the joint radio and computational resource allocation in the ultra-dense mobile-edge computing networks. In which, the scenario which including both computation offloading and communication service is discussed. That is, some mobile users ask for computation offloading, while the others ask for communication with the minimum communication rate requirements. We formulate the problem as a joint channel assignment, power control and computational resource allocation to minimize the offloading cost of computing offloading, with the precondition that the transmission rate of communication nodes are satisfied. Since the formulated problem is a mixed-integer nonlinear programming (MINLP), which is NP-hard. By leveraging the particular mathematical structure of the problem, i.e., the computational resource allocation variable is independent with other variables in the objective function and constraints, and then the original problem is decomposed into a computational resource allocation subproblem and a joint channel assignment and power allocation subproblem. Since the former is a convex programming, the KKT (Karush-Kuhn-Tucker) conditions can be used to find the closed optimal solution. For the latter, which is still NP-hard, is further decomposed into two subproblems, i.e., the power allocation and the channel assignment, to optimize alternatively. Finally, two heuristic algorithms are proposed, i.e., the Co-channel Equal Power allocation algorithm (CEP) and the Enhanced CEP (ECEP) algorithm to obtain the suboptimal solutions. Numerical results are presented at last to verify the performance of the proposed algorithms.
본 연구에서는 이중 쐐기형 초음속 흡입구의 압력회복률에 대한 신뢰성 최적설계를 수행하였다. 주어진 설계영역에서 다양한 설계변수의 불확실성을 고려하여 흡입구의 압력회복률을 확률적으로 모델링하였으며, 목적함수로는 흡입구 항력을 선정하였다. 신뢰성 최적설계에 앞서 전산해석비용을 줄이기 위해 실험계획법과 크리깅 모델을 이용하여 적절한 설계공간을 탐색하였다. 신뢰성 기법의 정확도 검증을 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였으며 이 결과를 신뢰성 기법 결과가 잘 추종함을 확인하였다. 신뢰성 기반 최적설계를 수행한 결과, 설계변수의 불확실성을 고려함으로써 시스템의 신뢰성을 확보하였다. 시스템 설계의 다양한 불확실성을 고려하기 위해서는 신뢰성 기반 최적설계가 유용한 접근방법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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