Axial compression capacity (Pu) is a significant yet complex parameter of concrete-filled steel tube (CFST) columns. This study offers a novel ensemble tool, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) supervised by equilibrium optimization (EO), for accurately predicting this parameter. Moreover, grey wolf optimization (GWO) and Harris hawk optimizer (HHO) are considered as comparative supervisors. The used data is taken from earlier literature provided by finite element analysis. ANFIS is trained by several population sizes of the EO, GWO, and HHO to detect the best configurations. At a glance, the results showed the competency of such ensembles for learning and reproducing the Pu behavior. In details, respective mean absolute errors along with correlation values of 4.1809% and 0.99564, 10.5947% and 0.98006, and 4.8947% and 0.99462 obtained for the EO-ANFIS, GWO-ANFIS, and HHO-ANFIS, respectively, indicated that the proposed EO-ANFIS can analyze and predict the behavior of CFST columns with the highest accuracy. Considering both time and accuracy, the EO provides the most efficient optimization of ANFIS and can be a nice substitute for experimental approaches.
This paper investigates the seismic behavior of an electrical cabinet considering the influence of equipment-anchor-interaction (EAI) that is generally not taken into consideration in a decoupled analysis. The hysteresis behavior of an anchor bolt in concrete was thereby considered to highlight this interaction effect. To this end, the experimental behavior of an anchor bolt under reversed cyclic loading was taken from the recently developed literature, and a numerical model for the anchor hysteresis was developed using the component approach. The hysteresis properties were then used to calibrate the multi-linear link element that is implemented as a boundary condition for the cabinet incorporating the EAI. To highlight this EAI further, the nonlinear time history analysis was performed for a cabinet considering the hysteresis behavior comparative to a fixed boundary condition. Additionally, the influence on the seismic fragility was evaluated for the operational and structural condition of the cabinet. The numerical analysis considering the anchor hysteresis manifests that the in-cabinet response spectra (ICRS) are significantly amplified with the corresponding reduction in the seismic capacity of 25% and 15% for an operational and structural safety condition under the selected protocols. Considering the fixed boundary condition over a realistic hysteresis behavior of the anchor bolt is more likely to overestimate the seismic capacity of the cabinet in a seismic qualification procedure.
The comparative evaluation of occupational accident fatality rates (OAFRs) of different countries is complicated owing to the differences in their level of socio-economic development. However, such evaluation is necessary to assess the national occupational safety and health system of a country. This study proposes a statistical method to compare the OAFRs of countries taking into consideration the difference in their level of socio-economic development. We first collected data on the socio-economic indicators and OAFRs of 11 countries over a 30-year period. Next, based on literature survey and statistical correlation analysis, we selected the significant independent variables and built multiple linear regression models to predict OAFR. We also determined the groups of countries having heterogeneous relationships between the independent variables and OAFRs, which are represented by the regression models. The proposed method is demonstrated by comparing the OAFR of Korea with the OAFRs of 10 other developed countries.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.102-109
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2022
In order to explore the characteristics that are more suitable for the physical and mental development of young people, enrich the existing martial arts teaching material system. Through the literature method, experimental method, questionnaire method and other research methods, the teaching comparison experiment of martial arts textbooks in primary and secondary schools was carried out, and the attitudes of martial arts courses at different ages in primary and secondary schools were analyzed. For different types of martial arts teaching materials, primary school students are more fond of them than junior high school students, and students of different ages also have different degrees of love for the four types of martial arts teaching materials, pointing out that it is necessary to carry out the reform of martial arts teaching materials as soon as possible, improve the difficulty, teach martial arts skills and knowledge in the combination of attack and defense, and reduce the trend of gymnastics; adjust and improve the periodicity, pertinence and diversity of martial arts teaching materials; mobilize students' enthusiasm for learning, cultivate students' interest in martial arts, and promote the inheritance of martial arts In the process of martial arts teaching, students' sense of identification with traditional Chinese culture is enhanced, and cultural self-confidence is enhanced.
The presence of infill generally neglected in design despite the fact that infill contribution significantly increase the lateral stiffness and strength of the reinforced concrete frame structure. Several experimental studies and computational models have been proposed to capture the rational response of infill-frame interaction at global level. However, limited studies are available on explicit finite element modelling to study the local behavior due to high computation and convergence issues in numerical modelling. In the current study, the computational modelling of RC frames is done with various configurations of infill masonry in terms of types of blocks, lateral loading and reinforcement detailing employed with material nonlinearities, interface contact issues and bond-slip phenomenon particularly near the beam-column joints. To this end, extensive computational modelling of five variant characteristics test specimens extracted from the detailed experimental program available in literature and process through nonlinear static analysis in FEM code, ATENA generally used to capture the nonlinear response of reinforced concrete structures. Results are presented in terms of damage patterns and capacity curves by employing the finest possible detail provided in the experimental program. Comparative analysis shows that good correlation amongst the experimental and numerical simulated results both in terms of capacity and crack patterns.
Objective : This study aims to investigate the active ingredients and potential mechanisms of the beneficial herb on human cancers such as the liver by employing network pharmacology. Methods : Ingredients and their target information was obtained from various databases such as TM-MC, TTD, and Drugbank. Related protein for liver cancer was retrieved from the Comparative Toxicogenomics Database and literature. A hypergeometric test and gene set enrichment analysis were conducted to evaluate associations between protein targets of red ginseng (Panax ginseng C. A. Meyer) and liver cancer-related proteins and identify related signaling pathways, respectively. Network proximity was employed to identify active ingredients of red ginseng on liver cancer. Results : A compound-target network of red ginseng was constructed, which consisted of 363 edges between 53 ingredients and 121 protein targets. MAPK signaling pathway, PI3K-Akt signaling pathway, p53 signaling pathway, TGF-beta signaling pathway, and cell cycle pathway was significantly associated with protein targets of red ginseng. Network proximity results indicated that Ginsenoside Rg1, Acetic Acid, Ginsenoside Rh2, 20(R)-Ginsenoside Rg3, Notoginsenoside R1, Ginsenoside Rk1, 2-Methylfuran, Hexanal, Ginsenoside Rd, Ginsenoside Rh1 could be active ingredients of red ginseng against liver cancer. Conclusion : This study suggests that network-based approaches could be useful to explore potential mechanisms and active ingredients of red ginseng for liver cancer.
This paper proposes an analytical method to investigate the free vibration behaviour of new functionally graded (FG) carbon nanotubes reinforced composite beams based on a higher-order shear deformation theory. Cosine functions represent the material gradation and material properties via the thickness. The kinematic relations of the beam are proposed according to trigonometric functions. The equilibrium equations are obtained using the virtual work principle and solved using Navier's method. A comparative evaluation of results against predictions from literature demonstrates the accuracy of the proposed analytical model. Moreover, a detailed parametric analysis checks for the sensitivity of the vibration response of FG nanobeams to nonlocal length scale, strain gradient microstructure-scale, material distribution and geometry.
The severe deterioration of structures has led to extensive research on the development of structural repair techniques using composite materials. Consequently, previous researchers have devised various analytical methods to predict the interface performance of bonded repairs. However, these analytical solutions are highly complex mathematically and necessitate numerous calculations with a large number of iterations to obtain the output parameters. In this paper, an artificial neural network prediction models is used to calculate the interfacial stress distribution in RC beams strengthened with FRP sheet. The R2value for the training data is evaluated as 0.99, and for the testing data, it is 0.92. Closed-form solutions are derived for RC beams strengthened with composite sheets simply supported at both ends and verified through direct comparisons with existing results. A comparative study of peak interfacial shear and normal stresses with the literature gives the usefulness and effectiveness of ANN proposed. A parametrical study is carried out to show the effects of some design variables, e.g., thickness of adhesive layer and FRP sheet.
To predict the rheological behaviours along with the compressive strength of self-compacting concrete that incorporates environmentally friendly ingredients as cement substitutes, a comparative evaluation of machine learning methods is conducted. To model four parameters, slump flow diameter, L-box ratio, V-funnel time, as well as compressive strength at 28 days-a complete mix design dataset from available pieces of literature is gathered and used to construct the suggested machine learning standards, SVM, MARS, and Mp5-MT. Six input variables-the amount of binder, the percentage of SCMs, the proportion of water to the binder, the amount of fine and coarse aggregates, and the amount of superplasticizer are grouped in a particular pattern. For optimizing the hyper-parameters of the MARS model with the lowest possible prediction error, a gravitational search algorithm (GSA) is required. In terms of the correlation coefficient for modelling slump flow diameter, L-box ratio, V-funnel duration, and compressive strength, the prediction results showed that MARS combined with GSA could improve the accuracy of the solo MARS model with 1.35%, 11.1%, 2.3%, as well as 1.07%. By contrast, Mp5-MT often demonstrates greater identification capability and more accurate prediction in comparison to MARS-GSA, and it may be regarded as an efficient approach to forecasting the rheological behaviors and compressive strength of SCC in infrastructure practice.
The study has been carried out for the comparative analysis of relevant literature in order to highlight the present topic "Clinical study on effect on Virechana karma (therapeutic purgation)". Total no. of 40 cases has been selected from OPD and IPD of Panchakarma department, through proper history taking and clinical examination prior to VirechanaKarma. Only VirechanaKarmaYogya subjects were selected for the VirechanaKarma. Analysis of VirechanKarma on the basis of Vegiki (purgative bouts), Maniki (quantity), Langiki (clinical features) and Aantiki (end product) features were done in this study. In this study a highly significant relief was found in patients i.e. p<0.001 due to Virechana mainly vitiated PittaDosha (the heat energy in the body) and secondary Kaphadosha (mucus) and VataDosha (subtle energy associated with movement) are being expelled out which might have accounted for better relief in VirechanYogya (indicated) individuals (Pitta Pradhan Vyadhi (vitiated pitta), RaktajRoga (hemopoietic diseases), ShodhanYogyaAvastha (detoxification), etc.) in the above group of patients. VirechanaDravyas have properties like Tikshna (hyperfunction), Sukshma(subtle), Ushna (heat), etc. are described in Ayurvedic classics which play a vital role in the mode of action of VirechanaKarma has also been explained under probable mode of action.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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