An application of the genetic algorithm(GA) to the loading sequencing problem in port container terminals is presented in this paper. The efficiency of loading operations in port container terminals is highly dependent on the loading sequence of export containers. In order to sequence the loading operation, we hove to determine the route of each container handling equipment (transfer crane or straddle carried in the yard during the loading operation. The route of a container handling equipment is determined in a way of minimizing the total container handling time. An encoding method is developed which keeps intermediate solutions feasible and speeds up the evolution process. We determine the sequence of each individual container which the container handling equipment picks up at each yard-bay as well as the visiting sequence of yard-bays of the equipment during the loading operation. A numerical experiment is carried out to evaluate the performance of the algorithm developed.
The purpose of this study is to understand a view in the light of sequence by human\\`s moving by quantitatively dealing with the elements of sequence view of multiple dwelling zone and to explain its characteristics. As a result, this study found that the sequence view of multiple dwelling zone makes difference according to the degree of sequential changes, layout form, width and moving interval in the zone, as well as view elements outside the zone. The changes in view elements are also treated qualitatively in comparing each multiple dwelling zone in order to explain the characteristics of view of multiple dwelling zone using their mean value and change coefficient.
This paper presents a neural network-based computational scheme to generate the optimized robotic assembly sequence for an assembly product consisting of a number of parts. An assembly sequence is considered to be optimal when it meets a number of conditions : it must satisfy assembly constraints, keep the stability of in-process subassemblies, and minimize assembly cost. To derive such an optimal sequence, we propose a scheme using both the Hopfield neural network and the expert system. Based upon the inferred precedence constraints and the assembly costs from the expert system, we derive the evolution equation of the network. To illustrate the suitability of the proposed scheme, a case study is presented for industrial product of an electrical relay. The result is compared with that obtained from the expert system.
To clarify some confusions concerning identification of the Korean Peridinium species, genotypic analysis was performed with their SSU rDNA sequences. PCR was used to amplify the partial SSU rDNA of Peridinium isolates collected from three different Korean waters (Juam, Sang-sa and Togyo Reservoirs). The PCR products were allowed directly to sequence, which revealed each 942 bp of rDNA sequence. Analyses of the rDNA sequences showed that all the Korean isolates had the same genotype (100% sequence homology), and they were nearly identical to a Japanese strain of P. bipes f. occultatum (NIES 364; 99.8% sequence similarity). The sequence-based comparisons could clearly resolve P. bipes f. occultatum isolated from three different Korean waters.
Many industrial products can be assembled in various sequences of assembly operations. To save time and cost in assembly process and to increase the quality of products, it is very important to choose an optimal assembly sequence. In this paper, we propose a methodology that generates an optimal assembly sequence by using the knowledge of experts. First, a product is divided into several sub-assemblies. Next, the disassembly sequences of sub-assembly are generated using disassembly rules and special information can be extracted through the disassembly process. By combining every assembly sequence of sub-assemblies, we can generate all the possible assembly sequences of a product. Finally, the expert system evaluates all the possible assembly sequences and finds an optimal assembly sequence. It can be achieved under consideration of the parameters such as assembly operation, tool change, safety of part. basepart location, setup change, distance, and orientation. The developed system is applied to UBR(Unit Bath Room) example.
This paper is concerned with the process sequence design of longneck flange forming by using cold extrusion with thick hollow pipe. The conventional hot forming process to produce a longneck flange is investigated by thermo-viscoplastic finite element method to observe the metal flow in detail and evaluate design requirements. Based on the results of simulation of the current hot forming process, design strategy for improving the process sequence are developed using the thick hollow pipe. The main goal is to obtain an appropriate improved process sequence which can produce the required product most economically without tensile cracking, workpiece buckling, and overloading of tools. Newly process condition such as semi-die angle, reductio ratio of cross-sectional area of axisymmetrical extrusion process. The final designed process can provide very useful guidelines to other flange forming industries.
$NH_2-terminal$ amino acid sequence analysis of monoclonal antibody is very important to identify gene family and diversities of antigen-antibody recognition. When we used the PVDF (Polyvinylidene difluoride) membrane blotting method, we could easily analyze $NH_2-terminal$ sequence of monoclonal-antibody which specifically binds to phosphatidylinositol 4,5-biphosphate. PVDF membrane is an ideal solid-phase support for sequence analysis, especially when used with electroblotting method. This method is superior to continual method and will be applied to the sequence analysis of picomole quantities of proteins by gel electrophoresis.
Multiple sequence alignment (MSA) is the most important step for many of biological sequence analyses, homology search, and protein structural assignments. However, large amount of data make biologists difficult to perform MSA analyses and it requires much computational time to align many sequences. Here, we have developed a simple and fast web alignment tool for aligning, editing, and visualizing large amount of sequence data. We used a cluster server installed ClustalW-MPI using web services and message passing interface (MPI). It also enables users to edit multiple sequence alignments for manual editing and to download the input data and results such as alignments and phylogenetic tree.
In this paper, the optimum drilling operation sequence which results into the minimum overall machining time required to produce a (multi-diameter) hole is identified. The operation sequence is defined as the set of ordered operations used for producing a (multi-diameter) hole. The overall machining time is derived by summing the minimum machining times of each operation assigned to a sequence. The operations represent the drilling actions of certain sizes to produce the related holes. The minimum machining time of each operation is obtained by solving the optimization problem. Finally, this paper will identify the effects of machining constraints on the overall machining times and their relationships to sequence selection.
Hepatitis C virus (HCV) has been considered as a mojor causative agent of post-transfusion related non-A, non-B hepatitis. In this study, the cDNA sequence of NS4 region of HCV (HCV-S) obtained from a Korean patient's plasms was determined. Comparative nucleotide sequence analysis between to type II. 67.2% homology to type III, and 66.4% homology to type IV. The putative amino acid sequence homologies to types I, II, III, and IV were 82.8-84.7%, 92.5-95.1%. 72.5, and 71.1%, respectively. This data strongly suggests that HCV-S should be classified as type II. Significant similarities of hydrophobicity profiles and putative transmembranous domains were found in HCV-S and four major prototypes, indicating that the protein structure is similar in spite of the heterogeneities of intertype homologies at the level of the psrimary nucleotide and amino acid sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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