The main objective of this study is to develop a dual approach for geometrically nonlinear finite element analysis of plane truss structures. The geometric nonlinearity is considered using the Total Lagrangian formulation. The nonlinear solution is obtained by introducing and minimizing an objective function subjected to displacement-type constraints. The proposed method can fully trace the whole equilibrium path of geometrically nonlinear plane truss structures not only before the limit point but also after it. No stiffness matrix is used in the main approach and the solution is acquired only based on the direct classical stress-strain formulations. As a result, produced errors caused by linearization and approximation of the main equilibrium equation will be eliminated. The suggested algorithm can predict both pre- and post-buckling behavior of the steel plane truss structures as well as any arbitrary point of equilibrium path. In addition, an equilibrium path with multiple limit points and snap-back phenomenon can be followed in this approach. To demonstrate the accuracy, efficiency and robustness of the proposed procedure, numerical results of the suggested approach are compared with theoretical solution, modified arc-length method, and those of reported in the literature.
An interactive and iterative design method based on the constraint satisfaction problem (CSP) technique was developed to generate an ergonomically sound layout of a control panel. This control panel layout method attempts to incorporate a variety of relevant ergonomic principles and design constraints, and generate an optimal or, at least, a "satisfactory" solution through iterative interactions with the designer. The existing panel design and layout methods are mostly based on the optimization of single objective function formulated to reflect and trade off all ergonomic design objectives which are largely different in their nature. In fact, the problem of seeking an ergonomically sound panel design should be viewed as a multiple objective optimization problem. Furthermore, most of the design objectives should be understood as constraints rather than objectives to be optimized. Hence, a constraint satisfaction approach is proposed in this study as a framework for the panel designer to search through the design decision space effectively and make various design decisions iteratively. In order to apply the constraint satisfaction approach to the panel design procedure, the ergonomic principles such as frequency-of-use, importance, functional grouping, and sequence-of-use are formalized as CSP terms. With this formalization, a prototype system was implemented and applied to panel layout problems. The results clearly showed the effectiveness of the proposed approach since it permits designers to consider and iteratively evaluate various design constraints and ergonomic principles, and, therefore, aids the panel designer to come up with an ergonomically sound control panel layout.
Objective : The low back pain was the main reason of receiving acupuncture treatment. Despite its widespread prevalence, objective data assessing the pain and the results of various forms of treatment were difficult to find in korea. In order to compare the value of different types of treatment, it was necessary to use standard and meaningful forms of assessment. Methods : Pain and functional disability scales for low back pain were reviewed for contents, measurement properties and current methodological issues. Results and Conclusions : 1. The SF-36 Bodily Pain Scale and the Graded Chronic Pain Scale were commonly used for the standard pain scale. 2. The Oswestry Disability Questionnaire and the Roland-Morris Disability Questionnaire were commonly used for the standard function scale. 3. When evaluated, there was no definite answer to the results of the treatment. In the literature, the responsiveness of the Roland-Morris Disability Questionnaire ranged from 2 to 8 points but clinically, the ranges should be minimally changed from 2 to 3 points. 4. In the future, scale for low back pain should be standardized in multiple dimension so that the computerized adaptive testing by Item Response Theory could be widely used.
Decision making strategies should consider both adaptiveness and robustness in order to deal with two main characteristics of climate change: non-stationarity and deep uncertainty. Especially, robust strategies are different from traditional optimal strategies in the sense that they are satisfactory over a wider range of uncertainty and may act as a key when confronting climate change. In this study, a new framework named Robust Stochastic Dynamic Programming (R-SDP) is proposed, which couples previously developed robust optimization (RO) into the objective function and constraint of SDP. Two main approaches of RO, feasibility robustness and solution robustness, are considered in the optimization algorithm and consequently, three models to be tested are developed: conventional-SDP (CSDP), R-SDP-Feasibility (RSDP-F), and R-SDP-Solution (RSDP-S). The developed models were used to derive optimal monthly release rules in a single reservoir, and multiple simulations of the derived monthly policy under inflow scenarios with varying mean and standard deviations are undergone. Simulation results were then evaluated with a wide range of evaluation metrics from reliability, resiliency, vulnerability to additional robustness measures. Evaluation results were finally visualized with advanced visualization tools that are used in multi-objective robust decision making (MORDM) framework. As a result, RSDP-F and RSDP-S models yielded more risk averse, or conservative, results than the CSDP model, and a trade-off relationship between traditional and robustness metrics was discovered.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.196-203
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2022
The resource constrained scheduling problem (RCSP) constitutes one of the most challenging problems in Project Management, as it combines multiple parameters, contradicting objectives (project completion within certain deadlines, resource allocation within resource availability margins and with reduced fluctuations), strict constraints (precedence constraints between activities), while its complexity grows with the increase in the number of activities being executed. Due to the large solution space size, this work investigates the application of Genetic Algorithms to approximate the optimal resource alolocation and obtain optimal trade-offs between different project goals. This analysis uses the cost of exceeding the daily resource availability, the cost from the day-by-day resource movement in and out of the site and the cost for using resources day-by-day, to form the objective cost function. The model is applied in different case studies: 1 project consisting of 10 activities, 4 repetitive projects consisting of 40 activities in total and 16 repetitive projects consisting of 160 activities in total, in order to evaluate the effectiveness of the algorithm in different-size solution spaces and under alternative optimization criteria by examining the quality of the solution and the required computational time. The case studies 2 & 3 have been developed by building upon the recurrence of the unit/sub-project (10 activities), meaning that the initial problem is multiplied four and sixteen times respectively. The evaluation results indicate that the proposed model can efficiently provide reliable solutions with respect to the individual goals assigned in every case study regardless of the project scale.
With the prevalence of computers in modern organizations, simulation is receiving more atention as an effectvie decision -making tool. Simualtion is a computer-based numerical technique which uses mathmatical and logical models to approximate the behaviror of a real-world system. However, iptimization of synamic stochastic systems often defy analytical and algorithmic soluions. Although a simulation approach is often free fo the liminting assumption s of mathematical modeling, cost and time consiceration s make simulation the henayst's last resort. Therefore, whenever possible, analytical and algorithmica solutions are favored over simulation. This paper discussed the issues and procedrues for using simulation as a tool for optimization of stochastic complex systems that are dmodeled by computer simulation . Its emphasis is mostly on issues that are speicific to simulation optimization instead of consentrating on the general optimizationand mathematical programming techniques . A simulation optimization problem is an optimization problem where the objective function. constraints, or both are response that can only be evauated by computer simulation. As such, these functions are only implicit functions of decision parameters of the system, and often stochastic in nature as well. Most of optimization techniqes can be classified as single or multiple-resoneses techniques . The optimization of single response functins has been researched extensively and consists of many techniques. In the single response category, these strategies are gradient based search techniques, stochastic approximate techniques, response surface techniques, and heuristic search techniques. In the multiple response categroy, there are basically five distinct strategies for treating the responses and finding the optimum solution. These strategies are graphica techniqes, direct search techniques, constrained optimization techniques, unconstrained optimization techniques, and goal programming techniques. The choice of theprocedreu to employ in simulation optimization depends on the analyst and the problem to be solved. For many practival and industrial optimization problems where some or all of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computersimulation is one of the most effective means of studying such complex systems. In this paper, after discussion of simulation optmization techniques, the applications of above techniques will be presented in the modeling process of many flexible manufacturing systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1837-1860
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2020
We propose a general framework for studying resource allocation problem and the tradeoff between spectral efficiency (SE) and energy efficiency (EE) for downlink traffic in power domain-non-orthogonal multiple access (PD-NOMA) and device to device (D2D) based heterogeneous cloud radio access networks (H-CRANs) under imperfect channel state information (CSI). The aim is jointly optimize radio remote head (RRH) selection, spectrum allocation and power control, which is formulated as a multi-objective optimization (MOO) problem that can be solved with weighted Tchebycheff method. We propose a low-complexity algorithm to solve user association, spectrum allocation and power coordination separately. We first compute the CSI for RRHs. Then we study allocating the cell users (CUs) and D2D groups to different subchannels by constructing a bipartite graph and Hungrarian algorithm. To solve the power control and EE-SE tradeoff problems, we decompose the target function into two subproblems. Then, we utilize successive convex program approach to lower the computational complexity. Moreover, we use Lagrangian method and KKT conditions to find the global optimum with low complexity, and get a fast convergence by subgradient method. Numerical simulation results demonstrate that by using PD-NOMA technique and H-CRAN with D2D communications, the system gets good EE-SE tradeoff performance.
In this study, we consider a component procurement planning problem where the procurement amounts of components are determined under assemble-to-order systems with demand uncertainty. In the problem, procurement amount of each component is decided before the demands of finished products are known and after the demands are identified the assembly amounts of the finished products are decided. In this study, the objective function of the problem is minimizing the total costs which are composed of purchase and inventory costs of the components and the backorder costs of the finished products. We assume that the uncertain demand information is given as multiple scenarios of the demands, and we propose procurement planning methods based on stochastic models which considering the multiple demand scenarios. To evaluate the performances of the proposed methods, computational experiments were carried out on the proposed methods as well as benchmarks including a method based on deterministic mathematical model and a heuristic. From the results of the computational tests, the superiorities of the proposed methods were shown.
Pounding of adjacent structures are always a notable reason for damages after strong ground motions, but it is already unforeseen detail in newly constructed structures. Thus, several approaches have been proposed in order to prevent the pounding of structures. By using optimally tuned mass dampers, it is possible to decrease the displacement vibrations of structures. But in adjacent structures, the response of both structures must be considered in the objective function of optimization process. In this paper, two different designs of Tuned Mass Dampers (TMD) are investigated. The first design covers independent TMDs on both structures. In the second design, adjacent structures are coupled by a TMD on the top of the structures. Optimum TMD parameters are found by using the developed optimization methodology employing harmony search algorithm. The proposed method is presented with single degree of freedom and multiple degree of freedom structures. Results show that the coupled design is not effective on multiple degree of freedom adjacent structures. The coupled design is only effective for rigid structures with a single degree of freedom while the use of independent TMDs are effective on both rigid and flexural structures.
The objective of this study were 1) to review concepts of user information satisfaction (UIS), 2) to analyze tools for measuring user information satisfaction, 3) to identify factors affecting information satisfaction. The study was carried out by the analysis of literatures related to information system. The construct of UIS has been operationalized in many different ways. Several studies employed single-item rating scales; such scales have been criticized as unreliable. Single-item scales also provide little information as to what the user finds dissatisfying(satisfying) and are thus of limited utility outside a research setting. Multiple-item UIS measures have become increasingly common. Generally, they are of two types. The first focuses on the information system product. With such diverse names as "system acceptance", "output quality", and "appreciation", these scales focus on the content of the information system and the manner in which the information is presented. The second type of multiple-item scale includes the organizational support for developing and maintaining the system as well as the system product itself. This type of instrument contains items concerned with training, documentation, development procedures, systems maintenance, etc., as well as items related to system content. Thus it provides an indicator of the overall quality of information services provided by an information service function. Generally, UIS measures have not been carefully validated. Recently, however, several rigorous attempts have been made to develop valid and reliable UIS measure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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