The problem of layup optimization of the composite laminates involves a very complex multidimensional solution space which is usually non-exhaustively explored using different heuristic computational methods such as genetic algorithms (GA). To ensure the convergence to the global optimum of the applied heuristic during the optimization process it is necessary to evaluate a lot of layup configurations. As a consequence the analysis of an individual layup configuration should be fast enough to maintain the convergence time range to an acceptable level. On the other hand the mechanical behavior analysis of composite laminates for any geometry and boundary condition is very convoluted and is performed by computational expensive numerical tools such as finite element analysis (FEA). In this respect some studies propose very fast FEA models used in layup optimization. However, the lower bound of the execution time of FEA models is determined by the global linear system solving which in some complex applications can be unacceptable. Moreover, in some situation it may be highly preferred to decrease the optimization time with the cost of a small reduction in the analysis accuracy. In this paper we explore some machine learning techniques in order to estimate the failure of a layup configuration. The estimated response can be qualitative (the configuration fails or not) or quantitative (the value of the failure factor). The procedure consists of generating a population of random observations (configurations) spread across solution space and evaluating using a FEA model. The machine learning method is then trained using this population and the trained model is then used to estimate failure in the optimization process. The results obtained are very promising as illustrated with an example where the misclassification rate of the qualitative response is smaller than 2%.
In the article were observed the epidemiological aspects of malignant tumors of the central nervous system (MT CNS) in Kazakhstan in a retrospective study for the years 2004-2011. The material of the study was consolidated accounting data of oncology centers on patients with MT CNS (C70-72) with first time established diagnosis. Calculated were crude, age, standardized (world standard), aligned and predicted incidence of MT CNS among both male and female populations. It was found that over the studied period, there were 4,604 cases of MT CNS. The average annual crude incidence rate of MT CNS in total population was $3.7{\pm}0.1^0/_{0000}$. Trends in aligned incidence rates in the whole country had a tendency to increase (T=+0.9%). Defined levels of morbidity MT CNS in the whole population in different regions of Kazakhstan: low up to $2.87^0/_{0000}$, the average from 2.87 to $4.45^0/_{0000}$ and high from $4.45^0/_{0000}$ and above on the basis of which was given the space-time estimate. Age and sex differences in MT CNS incidence were also clearly established.
The studies of density effect or the effect of population density on plant growth have been done on basis of dry matter production with Raphanus acanthiformis var. simoodaeguen, Brassica campestris var. Pekinensis f. namsounsokoombecheu, Oryza sativa f. kimmajae and O. sativa f. mangyeng grown in the various spacing. 1. In the early period of plant growth in dry weight was not different each other among varying densities, but as time advanced the plant grown vast space grew sufficiently compared with those of narrow one. 2. Iogarithmic relation between the growth of plant (W) and the density (P), log W-log P in the material plants, were approximated by two straight lines, one was horizontal line and another inclined: the former showed non-competition density and the latter competition density addition to these the point interlinking both lines were implied of the optimum density per unit land area at certain growth period. 3. The values of relatvie growth rate (RGR) and net assimilation rate (NAR) were decreased as increase in the density, while those of leaf area ratio (LAR) were rather increased in the same condition, with minor exception. From these results and relation between the productive structure and due to lack of the recieved light intensity owing to the mutal shading among the plants.
As of early 2015, more than 12,000 Near-Earth Objects (NEOs) have been catalogued by the Minor Planet Center, however their observational properties such as broadband colors and rotational periods are known only for a small fraction of the population. Thanks to time series observations with the KMTNet, orbits, optical sizes (and albedo), spin states and three dimensional shapes of asteroids and comets including NEOs will be systematically investigated and archived for the first time. Based on SDSS and BVRI colors, their approximate surface mineralogy will also be characterized. This so-called DEEP-South (Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky) project will provide a prompt solution to the demand from the scientific community to bridge the gaps in global sky coverage with a coordinated use of the network of ground-based telescopes in the southern hemisphere. We will soon finish implementing dedicated software subsystem consisted of automated observation scheduler and data pipeline for the sake of increased discovery rate, rapid follow-up, timely phase coverage, and efficient data analysis. We will give a brief introduction to test runs conducted at CTIO with the first KMTNet telescope in February and March 2015 and experimental data processing. Preliminary scientific results will also be presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5464-5488
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2019
The multi-population genetic algorithm in multi-target paths coverage has become a top choice for many test engineers. Also, information sharing strategy can improve the efficiency of multi-population genetic algorithm to generate multi-target test data; however, there is still space for some improvements in several aspects, which will affect the effectiveness of covering the target path set. Therefore, a multi-target paths coverage strategy is proposed by improving multi-population genetic algorithm based on individual information sharing among populations. It primarily contains three aspects. Firstly, the behavior of the sub-population covering corresponding target path is improved, so that it can continue to try to cover other sub-paths after covering the current target path, so as to take full advantage of population resources; Secondly, the populations initialized are prioritized according to the matching process, so that those sub-populations with better path coverage rate are executed firstly. Thirdly, for difficultly-covered paths, the individual chromosome features which can cover the difficultly-covered paths are extracted by utilizing the data generated, so as to screen those individuals who can cover the difficultly-covered paths. In the experiments, several benchmark programs were employed to verify the accuracy of the method from different aspects and also compare with similar methods. The experimental results show that it takes less time to cover target paths by our approach than the similar ones, and achieves more efficient test case generation process. Finally, a plug-in prototype is given to implement the approach proposed.
Long term streamflow regime under virtual climate change scenario was examined. Rainfall forecast simulation of the Canadian Global Coupled Model (CGCM2) of the Canadian Climate Center for modeling and analysis for the IPCC SRES B2 scenario was used for analysis. The B2 scenario envisions slower population growth (10.4 billion by 2010) with a more rapidly evolving economy and more emphasis on environmental protection. The relatively large scale of GCM hinders the accurate computation of the important streamflow characteristics such as the peak flow rate and lag time, etc. The GCM rainfall with more than 100km scale was downscaled to 2km-scale using the space-time stochastic random cascade model. The HEC-HMS was used for distributed hydrologic model which can take the grid rainfall as input data. The result illustrates that the annual variation of the total runoff and the peak flow can be much greater than rainfall variation, which means actual impact of rainfall variation for the available water resources can be much greater than the extent of the rainfall variation.
To understand the assembly of the galaxy population in clusters today, it is important to first understand preprocessing, the impact of environments prior to cluster infall. We use 15 cluster samples from YZiCS, a hydrodynamic cluster zoom-in simulation to determine the significance of preprocessing, and focus on the tidal mass loss of dark matter halos. We find ~48% of the cluster member halos were once satellites of another host. The preprocessed fraction depends on each cluster's recent mass growth history. Also, we find that the total mass loss is a clear function of the time spent in a host. However, two factors can increase the mass loss rate considerably. First, if the satellite mass is approaching the mass of its host. Second, when the halo suffers tidal mass loss at a higher redshift. Being in hosts before cluster infall enables halos to experience tidal mass loss for an extended period of time.
It is a difficult task to estimate parameters in even a simple stock assessment model such as a surplus production model, using only data about temporal catch-per-unit-effort (CPUE) (or survey index) and fishery yields. Such difficulty is exacerbated when time-varying parameters are treated as random effects (aka state variables). To overcome the difficulty, previous studies incorporated somewhat subjective assumptions (e.g., B1=K) or informative priors of parameters. A key is how to build an objective joint prior of parameters, reducing subjectivity. Given the limited data on temporal CPUEs and fishery yields from 1999-2020 for common squid Todarodes pacificus, we built a joint prior of only two parameters, intrinsic growth rate (r) and carrying capacity (K), based on the resilience level of the population (Froese et al., 2017), and used a Bayesian state-space production assessment model. We used template model builder (TMB), a R package for implementing the assessment model, and estimating all parameters in the model. The predicted annual biomass was in the range of 0.76×106 to 4.06×106 MT, the estimated MSY was 0.13×106 MT, the estimated r was 0.24, and the estimated K was 2.10×106 MT.
대규모 교란현상 이후 형성된 대형갈조류 감태 개체군의 계절적 변동과 회복양상을 이해하기 위해서 감태의 형태학적 특성, 가입, 사망률, 밀도와 생물량을 2013년 6월부터 2015년 6월까지 조사하였다. 감태의 전체 길이, 가장 긴 측엽의 길이와 개체당 무게는 뚜렷한 계절적 경향성을 보였다. 줄기부의 길이는 겨울부터 봄까지 증가하였으나, 여름부터 가을까지는 변화가 없었다. 이러한 결과는 감태의 형태적 변화가 주로 엽상부의 변화에 의해 나타난다는 것을 의미한다. 감태의 성장은 수온이 $15{\sim}18^{\circ}C$인 겨울부터 봄까지 매우 활발하게 일어나지만, $20^{\circ}C$ 이상의 수온에서는 저해되는 것으로 나타났다. 가입은 실험이 진행되는 기간 동안 봄부터 여름에 걸쳐 매우 낮았다. 그러나 2015년 4월 생육밀도의 감소로 인해 감태의 피도가 매우 낮아진 시점에 대량의 가입이 발생하였으며, 이것은 감태의 가입이 계절적 요인 보다는 공간과 차광효과 같은 물리적 요인에 의해 조절된다는 것을 시사한다. 어린 개체는 부착기질의 불안정성으로 인해 매우 높은 사망률을 보였다. 태풍 '볼라벤'에 의한 교란 이후 34개월이 되는 2015년 6월에 이르러 개체군의 구조가 교란 이전 수준으로 회복되었다. 따라서 대규모 교란현상 이후 감태 개체군이 교란 이전의 개체군 구조로 회복되는 데에는 3년 이상의 시간이 소요되는 것으로 판단된다. 이 연구는 해중림을 구성하는 대형갈조류의 관리, 복원 및 보호 전략을 수립하는데 매우 귀중한 생태학적 자료를 제공할 것이다.
Han, San;Smith, Rory;Choi, Hoseung;Cortese, Luca;Catinella, Barbara
천문학회보
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제43권1호
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pp.61.3-61.3
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2018
To understand the assembly of the galaxy population in clusters today, it is important to first understand the impact of previous environments prior to cluster infall, namely preprocessing. We use 15 cluster samples from hydrodynamic zoom-in simulation YZiCS to determine the significance of preprocessing focusing primarily on the tidal mass loss of dark matter halos. We find ~48% of the cluster member halos were once satellites of another host. The preprocessed fraction is not a clear function of cluster mass. Instead, we find it is related to each individual cluster's recent mass growth history. We find that the total mass loss is a clear function of time spent in a host. However, two factors can considerably increase the mass loss rate. First, if the satellite mass is approaching the mass of its host. Second, when the halo suffers tidal mass loss at a higher redshift. The preprocessing provides an opportunity for halos to experience tidal mass loss for a more extended period of time than would be possible if they simply fell directly into the cluster, and at earlier epochs when hosts were more destructive to their satellites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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