In this research, a multilevel decomposition technique to enhance the efficiency of the configuration optimization of truss structures was proposed. On the first level, the nonlinear programming problem was formulated considering cross-sectional areas as design variables, weight, or volume as objective function and behavior under multiloading condition as design constraint. Said nonlinear programming problem was transformed into a sequential linear programming problem. which was effective in calculation through the approximation of member forces using behavior space approach. Such approach has proven to be efficient in sensitivity analysis and different form existing shape optimization studies. The modified method of feasible direction (MMFD) was used for the optimization process. On the second level, by treating only shape design variables, the optimum problem was transformed into and unconstrained optimal design problem. A unidirectional search technique was used. As numerical examples, some truss structures were applied to illustrate the applicability. and validity of the formulated algorithm.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.10
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pp.221-230
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2020
Supercomputer that shares limited resources to multiple users needs a way to optimize the execution of application. For this, it is useful for system administrators to get prior information and hint about the applications to be executed. In most high-performance computing system operations, system administrators strive to increase system productivity by receiving information about execution duration and resource requirements from users when executing tasks. They are also using profiling techniques that generates the necessary information using statistics such as system usage to increase system utilization. In a previous study, we have proposed a scheduling optimization technique by developing a hardware performance counter-based profiling technique that enables characterization of applications without further understanding of the source code. In this paper, we constructed a profiling testbed cluster to support optimal execution of the supercomputer and experimented with the scalability of the profiling method to analyze application characteristics in the built cluster environment. Also, we experimented that the profiling method can be utilized in actual scheduling optimization with scalability even if the application class is reduced or the number of nodes for profiling is minimized. Even though the number of nodes used for profiling was reduced to 1/4, the execution time of the application increased by 1.08% compared to profiling using all nodes, and the scheduling optimization performance improved by up to 37% compared to sequential execution. In addition, profiling by reducing the size of the problem resulted in a quarter of the cost of collecting profiling data and a performance improvement of up to 35%.
Kim, Hyung-Jin;Kim, Kwang-Sik;Hwang, Se-Yun;Lee, Jang Hyun
Journal of Navigation and Port Research
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v.46
no.4
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pp.367-374
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2022
The purpose of this study was to propose a deep learning algorithm that applies to the fault diagnosis of fuel pumps and purifiers of autonomous ships. A deep learning algorithm reflecting the time dependence of the measured signal was configured, and the failure pattern was trained using the vibration signal, measured in the equipment's regular operation and failure state. Considering the sequential time-dependence of deterioration implied in the vibration signal, this study adopts Conv1D with sliding window computation for fault detection. The time dependence was also reflected, by transferring the measured signal from two-dimensional to three-dimensional. Additionally, the optimal values of the hyper-parameters of the Conv1D model were determined, using the grid search technique. Finally, the results show that the proposed data preprocessing method as well as the Conv1D model, can reflect the sequential dependency between the fault and its effect on the measured signal, and appropriately perform anomaly as well as failure detection, of the equipment chosen for application.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.8
no.5
s.39
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pp.55-64
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2004
In this paper, the preliminary design procedure of magnetorheological (MR) dampers is developed for controlling the building response induced by seismic excitation. The dynamic characteristics and control effects of the modeling methods of MR dampers such as Bingham, biviscous, hysteretic biviscous, simple Bouc?Wen, Bouc?Wen with mass element, and phenomenological models are investigated. Of these models, hysteretic biviscous model which is simple and capable describing the hysteretic characteristics, is used for numerical studies. The capacity of MR damper is determined as a portion of not the building weight but the lateral restoring force. A method is proposed for optimal placement and number of MR dampers, and its effectiveness is verified by comparing it with the simplified sequential search algorithm. Numerical results indicate that the capacity, number and the placement can be reasonably determined using the proposed design procedure.
The functional stability of mRNA is one of the crucial factors affecting the efficiency of in vitro translation. As the rapid degradation of mRNA in the cell extract (S30 extract) causes early termination of the translational reactions, extending the mRNA half-life will improve the productivity of the in vitro protein synthesis. Thus, a simple PCR-based method is introduced to increase the stability of mRNA in an S30 extract. The target genes are PCR-amplified with primers designed to make the ends of the transcribed mRNA molecule anneal to each other. When compared with normal mRNA, the mRNA with the annealing sequences resulted in an approximately 2-fold increase of protein synthesis in an in vitro translation reaction. In addition, sequential transcription and translation reactions in a single tube enabled direct protein expression from the PCR-amplified genes without any separate purification of the mRNA.
The present study was carried out to optimize fermentation parameters for the production of cellulolytic enzymes through solid substrate fermentation of Trichoderma reesei and Aspergillus niger grown on wheat straw. A sequential optimization based on one-factor-at-a-time method was applied to optimize fermentation parameters including temperature, pH, moisture content and particle size. The results of optimization indicated that $40^{\circ}C$, pH 7, moisture content 75% and particle size between 0.25~0.5 mm were found to be the optimum condition at 96 hr fermentation. Under the optimal condition, co-culture of T. reesei and A. niger produced cellulase activities of 10.3 IU, endoglucanase activity of 100.3 IU, ${\beta}$-glucosidase activity of 22.9 IU and xylanase activity of 2261.7 IU/g dry material were obtained. Cellulolytic enzyme production with optimization showed about 72.6, 48.8, 55.2 and 51.9% increase compared to those obtained from control experiment, respectively.
The present study was carried out to evaluate the potential of lignocellulosic byproducts for the production of citric acid through solid-state fermentation by Aspergillus niger NRRL 567. A sequential optimization based on one-factor-at-a-time method was applied to optimize fermentation conditions and media constituents. The results obtained from the optimization indicated that $30^{\circ}C$, 70% moisture content, 0.5~1.0 mm particle size, pH 5.5 and 4% methanol were found to be the optimum condition at 72 hr fermentation. The application the optimization resulted in an improvement of maximum citric acid production from 74.5 to 206.0 g/kg dry material (DM) from wheat straw. The optimal condition was used to produce citric acid from A. niger grown on different lignocellulosic byproducts, including wheat straw, corn stover and peat moss. A. niger produced the highest citric acid levels of 231.8, 213.8 and 240.2 g/kg DM at 120 hr fermentation, respectively.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.9
no.3
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pp.57-64
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1989
This study presents a reliability-based optimum design of reinforced concrete frames, in which the AFOSM and SOSM methods are applied for the evaluation of the failure probabilities, and the sequential linear programming method is used as a practical approach to the system optimization. One-story two-bay reinforced concrete frame is chosen for the numerical illustration of the proposed reliability-based optimum design. As a result, it is found that the proposed procedure for the reliability-based optimization of RC frames could provide the accurate estimation of the optimal level of safety, and appears applicable to real structures with reasonable complexity. It is shown in the paper that the probability distributions of the basic random variables and the uncertainties of the applied loadings and material strengths may have great effect on the optimum design, but the AFOSM and SOSM methods do not show significant discrepancy in the optimum design results, but the former appears more realistic and time saving than the latter for this specific study.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.53
no.6
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pp.447-455
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2016
Precise propulsion shafting alignment of ships is very important to prevent damage of its support bearings due to excessive reaction forces caused by hull deflection, forces acted on propeller and crankshaft, and so forth. In this paper, a new iterative shafting alignment calculation procedure considering the interaction between shaft deflection and oil film pressure of Sterntube Journal Bearing (SJB) bush with single or multiple slopes is proposed. The procedure is based on a pressure analysis to evaluate distributed equivalent support stiffness of SJB by solving Reynolds equation and a deflection analysis of shafting system by a finite element method based on Timoshenko beam theory. SJB is approximated with multi-point biaxial elastic supports equally distributed to its length. Their initial stiffness values are estimated from dynamic reaction force calculated by assuming SJB as single rigid support. Then, the shaft deflection and the support stiffness of SJB are sequentially and iteratively calculated by applying a criteria on deflection variation between sequential calculation results. To demonstrate validity and applicability of the proposed procedure for optimal slope design of SJB, numerical analysis results for a shafting system are described.
In this paper, in order to obtain the optimization of the RNN model used for sentiment analysis, the correlation of each model was studied by observing the trend of loss and accuracy according to hyperparameter tuning. As a research method, after configuring the hidden layer with LSTM and the embedding layer that are most optimized to process sequential data, the loss and accuracy of each model were measured by tuning the unit, batch-size, and embedding size of the LSTM. As a result of the measurement, the loss was 41.9% and the accuracy was 11.4%, and the trend of the optimization model showed a consistently stable graph, confirming that the tuning of the hyperparameter had a profound effect on the model. In addition, it was confirmed that the decision of the embedding size among the three hyperparameters had the greatest influence on the model. In the future, this research will be continued, and research on an algorithm that allows the model to directly find the optimal hyperparameter will continue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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