Accurate prediction of concrete compressive strength can minimize the need for extensive, time-consuming, and costly mixture optimization testing and analysis. This study attempts to enhance the prediction accuracy of compressive strength using stacking ensemble machine learning (ML) with feature engineering techniques. Seven alternative ML models of increasing complexity were implemented and compared, including linear regression, SVM, decision tree, multiple layer perceptron, random forest, Xgboost and Adaboost. To further improve the prediction accuracy, a ML pipeline was proposed in which the feature engineering technique was implemented, and a two-layer stacked model was developed. The k-fold cross-validation approach was employed to optimize model parameters and train the stacked model. The stacked model showed superior performance in predicting concrete compressive strength with a correlation of determination (R2) of 0.985. Feature (i.e., variable) importance was determined to demonstrate how useful the synthetic features are in prediction and provide better interpretability of the data and the model. The methodology in this study promotes a more thorough assessment of alternative ML algorithms and rather than focusing on any single ML model type for concrete compressive strength prediction.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1551-1558
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2021
Beacon signals used in indoor positioning system are reflected and distorted, resulting in noise signals. KF(Kalman Filter) has been widely used to remove this noise. In order to apply the KF, optimization process considering the signal type, signal strength, and environmental elements of each product is required. In this paper, we propose a solution to the optimization problem of KF Parameters using GA(Genetic Algorithm) in BLE(Bluetooth Low Energy) Beacon-based indoor positioning system. After optimizing KF Parameters by applying the proposed technique with a certain distance between Beacon and receiver, we compared the estimated distance passed through KF with the unfiltered distance. The proposed technique is expected to reduce the time required and improve accuracy of KF Parameters optimization in an indoor positioning system based on RSSI (Received Signal Strength Indication).
Mechanical components and structures are a major part of complex systems and the conseguences of their failure can be extremely costly. The ultimate goal of design engineers is to optimize these mechanical and structural design from the point of view of cost, reliability, weight, volume, maintainability and safety. An essential requirement of design optimization is to develop mathematical models for reliability at design stage. This paper is to minimize the cost of resources subject to the constraint that the reliability of the system must meet a specified level. The lagrange multiplier method is used to optimize the lognormal stress-lognormal strength problem. This optimization problem can be reduced to a search problem in one variable. A numerical example is presented to illustrate the optimization problem.
This paper deals with the design of multi-machine power system stabilizers (PSSs) and Static var compensator (SVC) using Modified shuffled frog leaping algorithm (MSFLA). The effectiveness of the proposed scheme for optimal setting of the PSSs and SVC controllers has been attended. The PSSs and SVC controllers designing is converted to an optimization problem in which the speed deviations between generators are involved. In order to compare the capability of PSS and SVC, they are designed independently once, and in a coordinated mode once again. The proposed method is applied on a multi-machine power system under different operating conditions and disturbances to confirm the effectiveness of it. The results of tuned PSS controller based on MSFLA (MSFLAPSS) and tuned SVC controller based on MSFLA (MSFLA SVC) are compared with the Strength pareto evolutionary algorithm (SPEA) and Particle swarm optimization (PSO) based optimized PSS and SVC through some performance to reveal its strong performance.
Steel reinforced concrete is perhaps the most versatile and widely used construction material. The versatility is attributed to mouldability of concrete to any conceivable shape. The inherent property of cracking of concrete is the reason for its low tensile strength and hence the design approach of RCC sections in flexure adopts the cracked section theory where in concrete in tension zone is ignored. Means, modes and methods of exploitation of concrete strength by conceiving shapes other than rectangular whereby ineffective concrete in tension zone is reduced and incorporated in compression zone where it is effective needs consideration. Shape optimization of beams is attempted in this analytical investigation employing Sequential Unconstrained Minimization Technique (SUMT). The results clearly show that trapezoidal beams happen to be less costlier than their rectangular counterparts, their usage needs serious reconsideration by the designers.
Aluminum alloy is very useful material for high speed transportations due to its high strength and light weight characteristics. Especially because of a weight reduction a large extrustion of aluminum alloy carbody has been manufactured. This aluminum extruded panel is a hallow extruded panel. This shape and thickness is various by designer's sense and experience and VAW's profiles. So it is important to find an optimized shape and thickness of AEP. In this study we get the AEP's thickness to minimize a weight by applying an applying an optimization algorithm. The results of the study can be used as basic guidelines double-deck trains in the future.
The main aim of this paper is to investigate the relationship between thickness and height of the axially symmetric cylindrical reinforced concrete (RC) walls by the help of a meta-heuristic optimization procedure. The material cost of the wall which includes concrete, reinforcement and formwork, was chosen as objective function of the optimization problem. The wall thickness, compressive strength of concrete and diameter of reinforcement bars were defined as design variables and tank volume, radius and height of the wall, loading condition and unit cost of material were defined as design constants. Numerical analyses of the wall were conducted by using superposition method (SPM) considering ACI 318-Building code requirements for structural concrete. The optimum wall thickness-height relationship was investigated under three main cases related with compressive strength of concrete and density of the stored liquid. According to the results, the proposed method is effective on finding the optimum design with minimum cost.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.30
no.3
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pp.35-43
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2012
Internal bonding strength of printing paper was increased with sea-algae pulp treatment. Spacially, 9% contents sea-algae pulp treatment in the hardwood pulp are more effective than in the softwood pulp. Most effective mixture ratio of the raw matrials for improvement of the internal bonding strength are softwood pulp 30%, hardwood pulp 70%, sea-algae pulp 9%. Internal bonding strength is effective in more sea-algae pulp contents and softwood pulp contents and wetness.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.15
no.4
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pp.383-395
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2014
According to the requirement of wing weight estimation and frequent adjustments during aircraft conceptual design, a wing weight estimation method considering the constraints of structural strength and stiffness is proposed to help designers make wing weight estimations rapidly and accurately. This method implements weight predictions on the basis of structure weight optimization with stiffness constraints and strength constraints, which include achievement of wing shape parametric modeling, rapid structure layout, finite element (FE) model automated generation, load calculation, structure analysis, weight optimization, and weight computed based on modeling. A software tool is developed with this wing weight estimation method. This software can realize the whole process of wing weight estimation with the method and the workload of wing weight estimation is reduced because much of the work can be completed by the software. Finally, an example is given to illustrate that this weight estimation method is effective.
This paper reports on the development of a minimum cost design model and its application for obtaining economic designs for reinforced High Strength Concrete (HSC) T-sections in bending under ultimate limit state conditions. Cost objective functions, behavior constraint including material nonlinearities of steel and HSC, conditions on strain compatibility in steel and concrete and geometric design variable constraints are derived and implemented within the Conjugate Gradient optimization algorithm. Particular attention is paid to problem formulation, solution behavior and economic considerations. A typical example problem is considered to illustrate the applicability of the minimum cost design model and solution methodology. Results are confronted to design solutions derived from conventional design office methods to evaluate the performance of the cost model and its sensitivity to a wide range of unit cost ratios of construction materials and various classes of HSC described in Eurocode2. It is shown, among others that optimal solutions achieved using the present approach can lead to substantial savings in the amount of construction materials to be used. In addition, the proposed approach is practically simple, reliable and computationally effective compared to standard design procedures used in current engineering practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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