Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.4
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pp.101-110
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2009
The current virtual reality(VR) simulation functions in construction project are focused on the construction phase. This study attempts to extend the application of VR functions to the design phase. This study suggests various VR functions such as earthwork simulation by road alignment, alternative route selection simulation, structure type selection simulation and underground structure visualization simulation. These functions can visualize road route and earthwork condition and select an optimal design route by simulating virtual placement of alternative route. This study configures systematic methodology for suggested VR simulation functions and develops VR system by the functions. Finally this study suggests an improved design process of road construction project by using the developed VR functions
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1997.04a
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pp.93-99
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1997
Most of the past studies on FMS scheduling problems may be classified into two classes, namely off-line scheduling and on-line scheduling approach. The off-line scheduling methods are used mostly for FMS planning purposes and may not be useful real time control of FMSs, because it generates solutions only after a relatively long period of time. The on-line scheduling methods are used extensively for dynamic real-time control of FMSs although the performance of on-line scheduling algorithms tends vary dramatically depending on various configurations of FMS. Current study is about finding a better on-line scheduling rules for FMS operations. In this study, we propose a method to create priority functions that can be used in setting relative priorities among jobs or machines in on-line scheduling. The priority functions reflect the configuration of FMS and the user-defined objective functions. The priority functions are generated from diverse dispatching rules which may be considered a special priority functions by themselves, and used to determine the order of processing and transporting parts. Overall system of our work consists of two modules, the Priority Function Evolution Module (PFEM) and the FMS Simulation Module (FMSSM). The PFEM generates new priority functions using input variables from a terminal set and primitive functions from a function set by genetic programming. And the FMSSM evaluates each priority function by a simulation methodology. Based on these evaluated values, the PFEM creates new priority functions by using crossover, mutation operation and probabilistic selection. These processes are iteratively applied until the termination criteria are satisfied. We considered various configurations and objective functions of FMSs in our study, and we seek a workable solution rather than an optimum or near optimum solution in scheduling FMS operations in real time. To verify the viability of our approach, experimental results of our model on real FMS are included.
The structures of crystalline vitreous and liquid $SiO_2$ were Monte carlo simulated employing the potential energy function comprising Lennard-Jones 2-body and Axilrod-Teller 3-body potentials. Although the Si-O-Si angular distribution functions obtained in the simulation appear to be higher than the experimental results the other simulation results including SiO, O-O and Si-Si radial distribution functions and O-Si-O anglular distribution functions agree well with experimental data within acceptable limits. Themost important outcome in this study is that various $SiO_2$forms were successfully reproduced with the same potential energy function.
The paper deals with an approach to time domain simulation for closed end at the downstream of pipe, hydraulic lines terminating into a tank and series lines with change of cross sectional area. Time domain simulation of a fluid power systems containing hydraulic lines is very complex and difficult if the transfer functions consist of hyperbolic Bessel functions which is the case for the distributed parameter dissipative model. In this paper, the magnitudes and phases of the complex transfer functions of hydraulic lines are calculated, and the MATLAB Toolbox is used to formulate a rational polynomial approximation for these transfer functions in the frequency domain. The approximated transfer functions are accurate over a designated frequency range, and used to analyze the time domain response. This approach is usefully to simulate fluid power systems with hydraulic lines without to approximate the frequency dependent viscous friction.
Background: Most cases of facial asymmetry involve yaw deformity, and determination of the yaw correction level is very difficult. Methods: We use three-dimensional soft tissue simulation to determine the yaw correction level. This three-dimensional simulation is based on the addition of cephalometric prediction to gradual yaw correction. Optimal yaw correction is determined visually, and an intermediate splint is fabricated with computer-aided design and computer-aided manufacturing. Application of positioning devices and the performance of horseshoe osteotomy are advisable. Results: With this procedure, accurate repositioning of jaws was confirmed and patients obtained fairly good facial contour. Conclusions: This procedure is a promising method for a widespread, predictable treatment of facial asymmetry.
For the simulation of piping vibrations in petrochemical plants, forcing functions mainly depend upon the equipment working mechanism and vibration resources in the piping systems. In general, harmonic function is used to simulate rotary equipment. Mechanical driving frequencies, wave functions, and response spectrum are used to simulate reciprocating compressors, surge vibration of long transfer piping, and seismic/wind vibration, respectively. In this study, the general suggestions for forcing functions were reviewed and proposed the forcing function to simulate the spray injection system inside the pipe in which two different fluids are distributed uniformly. To confirm the results, the scheme was applied for a real piping system. The vibration mode of the real system was consistent with the 4th mode (26.725 Hz) obtained by simulation using the forcing function presented in this study.
This paper presents the development of event-driven system level simulation tool SMPLE(Smpl Extende, an extention fo smpl) and its application to the performance analysis of multiprocessor computer systems. Because of its data structure, it is very difficult to change, expand or add new functions to simulation language smpl implemented by MacDougall. In SMPLE, we change data structure with structure and pointer, add new functions, and enable dynamic memory management. Using new data structure, facilities, and functions added in SMPLE, we simulate job processing of a shared bus multiprocessor system with autonomous hierarchical I/O subsystem. We set system performance contribution of subsystems and units. The impact of disk I/O on system performance is evaluated under vairous conditions of number of processors, processing power, memory access time and disk seek time.
The various spectral density functions of wind are applied in the wind process simulation by the spectral representation method. In view of the spectral density functions, the characteristics of the simulated processes are compared. The ensemble spectral density functions constructed from the simulated sample processes are revealed to have the similarity not only in global shape but also in the maximum values with the target spectral density functions with a high accuracy. For the correlation structure to be satisfied in the circumferential direction on the cooling tower shell, a new formula is suggested based on the mathematical expression representing the circumferential distribution of the wind pressure on the cooling tower shell. The simulated wind processes are applied in the dynamic analysis of cooling tower shell in the time domain and the fluctuating stochastic behavior of the cooling tower shell is investigated.
Spatial estimation of environmental variables has been regarded as an important preliminary procedure for decision-making. A minimum variance criterion, which has often been adopted in traditional kriging algorithms, does not always guarantee the optimal estimates for subsequent decision-making processes. In this paper, a geostatistical framework is illustrated that consists of uncertainty modeling via stochastic simulation and risk modeling based on loss functions for the selection of optimal estimates. Loss functions that quantify the impact of choosing any estimate different from the unknown true value are linked to geostatistical simulation. A hybrid loss function is especially presented to account for the different impact of over- and underestimation of different land-use types. The loss function-specific estimates that minimize the expected loss are chosen as optimal estimates. The applicability of the geostatistical framework is demonstrated and discussed through a case study of copper mapping.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1994.10a
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pp.1-2
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1994
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.
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