The paper concerns the successive optimization for structure and parameters of fuzzy inference systems that is based on parallel Genetic Algorithms (PGA) and information data granulation (IG). PGA is multi, population based genetic algorithms, and it is used tu optimize structure and parameters of fuzzy model simultaneously, The granulation is realized with the aid of the C-means clustering. The concept of information granulation was applied to the fuzzy model in order to enhance the abilities of structural optimization. By doing that, we divide the input space to form the premise part of the fuzzy rules and the consequence part of each fuzzy rule is newly' organized based on center points of data group extracted by the C-Means clustering, It concerns the fuzzy model related parameters such as the number of input variables to be used in fuzzy model. a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions according to used variables, and the polynomial type of the consequence part of fuzzy rules, The simultaneous optimization mechanism is explored. It can find optimal values related to structure and parameter of fuzzy model via PGA, the C-means clustering and standard least square method at once. A comparative analysis demonstrates that the Dnmosed algorithm is superior to the conventional methods.
Based on the random vibration theory, a response spectrum method is developed for seismic response analysis of linear, multi-degree-of-freedom structures under multi-support excitations is developed. Various response quantities, including the mean and variance of the peak response, the response mean frequency, are obtained from proposed combination rules in terms of the mean response spectrum. This method makes it possible to apply the response spectrum to the seismic reliability analysis of structures subjected to multi-support excitations. Considering that the tedious numerical integration is required to compute the spectral parameters and correlation coefficients in above combination rules, this paper further offers simplified procedures for their computation, which enhance dramatically the computational efficiency of the suggested method. The proposed procedure is demonstrated for tow numerical examples: (1) two-span continuous beam; (2) two-tower cabled-stayed bridge by using Monte Carlo simulation (MC). For this purpose, this paper also presents an approach to simulation of ground motions, which can take into account both mean and variation properties of response spectrum. Computed results based on the response spectrum method are in good agreement with Monte Carlo simulation results. And compared with the MSRS method, a well-developed multi-support response spectrum method, the proposed method has an incomparable computational efficiency.
생성 규칙의 지식 표현 방식은 많은 장점에도 불구하고 일관성 유지가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 그런데 지식의 일관성 유지 여부는 지식을 기반으로 한 추론 결과의 신뢰도에 직결되므로 신뢰성을 제고하기 위하여 일관성 검증 시스템이 필수적이다. 일관성 검증 방식 중 가장 많이 사용되는 쌍 검증(pairwise checking) 방식에서는 가치 있는 규칙이 생략될 수 있으며 규칙의 수가 많은 경우에는 검증 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 확실한 특성의 리스트와 가능한 특성의 리스트를 사용하고 검증단계를 개선함으로써 쌍 검증 방식의 단점을 보완하여, 구조적 및 의미적 오류도 제거한 수 있는 검증 시스템을 제안하고 구축한다.
In general, when ships are designed, structural strength and fatigue strength must be verified based on the relative rules respectively. In case of Slurry Iron Sand Carrier designed to carry Iron-Sand saturated at water content, there is no special consideration of fatigue strength analysis. However, this vessel is similar to Ore Carrier in consideration of the overall characteristics of loaded cargo and the shape of cargo hold. Therefore we verified fatigue strength based on fatigue analysis procedure of ore carrier in DNV Rules and carried out the study for improving of fatigue strength of Slurry Iron Sand Carrier.
For the fatigue design of offshore structures, it is essential to understand and use the S-N curves specified in various industry standards and codes. This study compared the characteristics of the S-N curves for five major codes. The codes reviewed in this paper were DNV Classification Rules (DNV GL, 2016), ABS Classification Rules (ABS, 2003), British Standards (BSI, 2015), International Welding Association Standards (IIW, 2008), and European Standards (BSI, 2005). Types of stress, such as nominal stress, hot-spot stress, and effective notch stress, were analyzed according to the code. The basic shape of the S-N curve for each code was analyzed. A review of the survival probability of the basic design S-N curve for each code was performed. Finally, the impact on the conservatism of the design was analyzed by comparing the S-N curves of three grades D, E, and F by the five codes. The results presented in this paper are considered to be a good guideline for the fatigue design of offshore structures because the S-N curves of the five most-used codes were analyzed in depth.
A status of air traffic controller is a government officer and air traffic controllers who work at airport are divided by duty rating and work experience. Abiding by law, rules and regulation, air traffic controllers are working together based on mutual trust. This paper's theoretical background is based on cultural bias theory. The theory divide people group into four groups according to cultural bias such as fatalism, hierarchy, individualism and egalitarianism. A research model was designed how such four cultural bias could affect air traffic controller's risk response in case of emergency or abnormal situation during their work. Depend on empirical research, it was found that air traffic controllers perceived they had been more biased to fatalism than hierarchy. The characteristics of fatalism group are as follows: first of all, they follow rigid rules and regulation. However, they have less self-efficacy compared to other government officers. According to structural equation model, air traffic controller's fatalism had a significant negative effect on organizational royalty. Their royalty, however, had a very significant positive effect on planning response and immediate response.
Khate, Kevinguto;Patton, M. Longshithung;Marthong, Comingstarful
국제강구조저널
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제18권5호
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pp.1723-1740
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2018
This paper presents a Finite Element (FE) study on Lean Duplex Stainless Steel stub column with built-up sections subjected to pure axial compression with column web spacing varied at different position across the column flanges. The thicknesses of the steel sections were from 2 to 7 mm to encompass a range of section slenderness. The aim is to study and compare the strength and deformation capacities as well as the failure modes of the built-up stub columns. The FE results have been compared with the un-factored design strengths predicted through EN1993-1-4 (2006) + A1 (2015) and ASCE8-02 standards, Continuous Strength Method (CSM) and Direct Strength Method (DSM). The results showed that the design rules generally under predict the bearing capacities of the specimens. It's been observed that the CSM method offers improved mean resistance and reduced scatter for both classes of cross-sections (i.e. slender and stocky sections) compared to the EN1993-1-4 (2006) + A1 (2015) and ASCE 8-02 design rules which are known to be conservative for stocky cross-sections.
Purpose - This study is based on the Theory of Planned Behavior and aims to explore the decision-making mechanisms of consumers participating in value co-creation activities within virtual brand communities. Methodology - The research involved a comprehensive survey of 405 participants from various virtual brand communities. Structural Equation Modeling (SEM) was used for data analysis, applying SPSS and AMOS to test the hypotheses. The study focused on community rules and regulations, community experience and community trust. Results - The research found that community rules and regulations significantly impact subjective norms and perceived behavioral control, but not directly influence consumer attitudes. Community experience positively affected consumer attitudes, subjective norms and perceived behavioral control. Community trust was found to positively influence these aspects of consumer decision-making. However, a gap was identified in the direct influence of perceived behavioral control on actual consumer behavior. Implications - The findings of this study contribute to a more comprehensive understanding of factors affecting consumer behavior in virtual brand communities. It underscores the necessity for community managers to develop strategies that consider these internal decision-making mechanisms, facilitating more effective community engagement. The study also identifies a potential area for future research in the direct influence of perceived behavioral control on actual consumer behavior.
In this paper, we propose a new architecture of Information Granulation based genetically optimized Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (IG_gSOFPNN) that is based on a genetically optimized multilayer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially information granulation and genetic algorithms. The proposed IG_gSOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process and NOx process data).
바이오정보학(bioinformatic)은 생물학 분야 특히 분자 수준의 유전체 연구에서 발생하는 데이터를 저장, 관리, 분석하여 실험 프로젝트를 지원함은 물론, 기능 예측 및 조절에 대한 실험 설계를 가능하게 하는 제반 컴퓨터 기술을 의미한다. 유전체 연구의 다양한 접근 방식 중 단백체학(proteomics)는 유전체의 최종 산물인 단백질을 직접적으로 다룬다는 측면에서 그 효용성에 대해 많은 기대를 모으고 있다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나인 단백질의 구조를 예측하기 위한 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 단백질의 일차 구조인 아미노산 서열에 타나나는 부서열간의 연관성이 해당 단백질의 이차 혹은 삼차 구조를 결정하는 중요한 단서임을 설명하고, 아미노산 부서열간의 연관성을 표현하기 위한 모델로서 서열 연관 규직을 정의한다. 서열 연관 규칙의 유용성을 평가하기 위한 지지도와 신뢰도를 새롭게 정의하고, 주어진 단백질 집단으로부터 유용한 서열 연관 규칙을 발견하기 위한 기법을 제안한다. 아울러, SWISS-PROT 단백질 데이터베이스로부터 입수한 단백질 서열 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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