This paper presents a simplified model to capture the nonlinear behavior of steel frames depending on the spread of plasticity method. New interaction formulae were derived to evaluate the plastic strength for I-shaped steel sections under uniaxial bending moment and axial compression load. Also, new empirical formulae were derived to evaluate the tangent stiffness modulus of steel I-shaped cross-sections considering the effect of the residual stresses suggested by the specifications in European Convention for Construction Steelworks (ECCS). The secant stiffness which depends on the tangent modulus is used to evaluate the internal forces. Based on stiffness matrix method, a finite element analysis program was developed for the nonlinear analysis of space steel frames using the derived formulae. Comparison between the proposed model results with those given by the fiber model shows very good agreement. Numerical examples were introduced to verify, check the accuracy, and evaluate the efficiency of the proposed model. The analysis results show that the new proposed model is accurate and able to minimize the solution time.
Humberto, Villalta;Min gi, Lee;Yoon Hee, Jo;Kwang Sik, Kim
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.1
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pp.85-96
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2023
The number of traffic accidents caused by wet or icy road surface conditions is on the rise every year. Car crashes in such bad road conditions can increase fatalities and serious injuries. Historical data (from the year 2016 to the year 2020) on weather-related traffic accidents show that the fatality rates are fairly high in Korea. This requires accurate prediction and identification of hazardous road conditions. In this study, a forecasting model is developed to predict the chances of traffic accidents that can occur on roads affected by weather and road surface conditions. Multiple deep learning algorithms taking into account AlexNet and 2D-CNN are employed. Data on orthophoto images, automatic weather systems, automated synoptic observing systems, and road surfaces are used for training and testing purposes. The orthophotos images are pre-processed before using them as input data for the modeling process. The procedure involves image segmentation techniques as well as the Z-Curve index. Results indicate that there is an acceptable performance of prediction such as 65% for dry, 46% for moist, and 33% for wet road conditions. The overall accuracy of the model is 53%. The findings of the study may contribute to developing comprehensive measures for enhancing road safety.
We propose a Cubic-Interpolated Pseudo-Particle Lattice Boltzmann method (CIP-LBM) for the convection-diffusion equation (CDE) based on the Bhatnagar-Gross-Krook (BGK) scheme equation. The CIP-LBM relies on an accurate numerical lattice equilibrium particle distribution function on the advection term and the use of a splitting technique to solve the Lattice Boltzmann equation. Different schemes of lattice spaces such as D1Q3, D2Q5, and D2Q9 have been used for simulating a variety of problems described by the CDE. All simulations were carried out using the BGK model, although another LB scheme based on a collision term like two-relation time or multi-relaxation time can be easily applied. To show quantitative agreement, the results of the proposed model are compared with an analytical solution.
In this study, a new strategy is presented to transmit the fundamental elastic beam problem into the modern optimization platform and solve it by using artificial intelligence (AI) tools. As a practical example, deflection of Euler-Bernoulli beam is mathematically formulated by 2nd-order ordinary differential equations (ODEs) in accordance to the classical beam theory. This fundamental engineer problem is then transmitted from classic formulation to its artificial-intelligence presentation where the behavior of the beam is simulated by using neural networks (NNs). The supervised training strategy is employed in the developed NNs implemented in the heuristic optimization algorithms as the fitness function. Different evolutionary optimization tools such as genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) are used to solve this non-linear optimization problem. The step-by-step procedure of the proposed method is presented in the form of a practical flowchart. The results indicate that the proposed method of using AI toolsin solving beam ODEs can efficiently lead to accurate solutions with low computational costs, and should prove useful to solve more complex practical applications.
With the rapid growth of intelligent devices and communication technologies, 5G network environment has become more heterogeneous and complex in terms of service management and orchestration. 5G architecture requires supportive technologies to handle the existing challenges for improving the Quality of Service (QoS) and the Quality of Experience (QoE) performances. Among many challenges, traffic steering is one of the key elements which requires critically developing an optimal solution for smart guidance, control, and reliable system. Mobile edge computing (MEC), software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and deep learning (DL) play essential roles to complementary develop a flexible computation and extensible flow rules management in this potential aspect. In this proposed system, an accurate flow recommendation, a centralized control, and a reliable distributed connectivity based on the inspection of packet condition are provided. With the system deployment, the packet is classified separately and recommended to request from the optimal destination with matched preferences and conditions. To evaluate the proposed scheme outperformance, a network simulator software was used to conduct and capture the end-to-end QoS performance metrics. SDN flow rules installation was experimented to illustrate the post control function corresponding to DL-based output. The intelligent steering for network communication traffic is cooperatively configured in SDN controller and NFV-orchestrator to lead a variety of beneficial factors for improving massive real-time Internet of Things (IoT) performance.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.21
no.2
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pp.283-294
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2023
APro, developed in KAERI for the process-based total system performance assessment (TSPA) of deep geological disposal systems, performs finite element method (FEM)-based multiphysics analysis. In the FEM-based analysis, the mesh element quality influences the numerical solution accuracy, memory requirement, and computation time. Therefore, an appropriate mesh structure should be constructed before the mesh stability analysis to achieve an accurate and efficient process-based TSPA. A generic reference case of DECOVALEX-2023 Task F, which has been proposed for simulating stationary groundwater flow and time-dependent conservative transport of two tracers, was used in this study for mesh stability analysis. The relative differences in tracer concentration varying mesh structures were determined by comparing with the results for the finest mesh structure. For calculation efficiency, the memory requirements and computation time were compared. Based on the mesh stability analysis, an approach based on adaptive mesh refinement was developed to resolve the error in the early stage of the simulation time-period. It was observed that the relative difference in the tracer concentration significantly decreased with high calculation efficiency.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1068-1074
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2009
The progress is widely used as a critical index for successful construction project management. In spite of the importance of progress measurement, the excessive management effort to collect and maintain detailed data has been highlighted as a major barrier to measurement of highly accurate progress. In order to reduce the required workload and to enhance accuracy, several researches have been conducted. These researches can be categorized into two groups. First group focuses on automated data collection utilizing advanced technologies only for limited construction tasks. The second group is a research area where the standard progress measurement methodologies encompassing entire construction tasks are investigated. Topics include the adjusting the level of details, standardizing work processes, and applying flexible WBS. However, the techniques for automated data collection are not fully investigated yet in the second group. Combining these two research areas can provide a solution for more effective progress management in terms of enhancing accuracy and optimizing workload. However, there has been no comprehensive research addressing these two research groups in an integrated manner. In this context, the purpose of this paper is to propose a methodology that identifies the most suitable measurement method and data acquisition technology (e.g., GPS, RFID, etc.) for entire construction tasks of a project. The proposed methodology in this paper will be able to facilitate the selection process of data acquisition technologies for entire construction tasks of a project and to support the overall enhancement of automated progress management.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2002.05b
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pp.1034-1040
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2002
A rainwater recharge model, which is combined with the quasi-three dimensional unconfined groundwater flow, is proposed in the present paper. The water budget in the catchments of the planned new campus of Kyushu University is evaluated by the present method that calculates both the surface runoff and groundwater flow simultaneously. The results obtained in the present study reveal that the calculated monthly and annual runoff discharges agree reasonably well with the observed discharge. Combining the rainwater recharge model, the two-phase groundwater flow equation is numerically solved f3r the entire area including the low land where the salt water intrusion is observed. The calculated depth of the salt-fresh interface agrees reasonably well with the observed ones at several cross sections. On the other hand, however, it is found that the calculated water budget remains uncertain because of lack of information on the accurate potential evapotranspiration including rainfall interception. In conclusion, however, it is found that the proposed method is applicable for the areas where the horizontal flow is dominant and the interface is assumed to be sharp.
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.13
no.2
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pp.10-15
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1984
The aims of this study are to obtain a suitable method and a proper mesh for investigation of the temperature distribution and heat transfer. The relative errors of temperature distribution and heat transfer for each mesh are acquired in accordance with linear finite element (FEM 3), square finite element (FEM 6), cubic finite element (FEM 10), and finite difference method (FDM). It has been found that FEM 10 is the most accurate measure to obtain the temperature distribution and heat transfer. However, no significant results have been obtained successfully, because when higher order finite element methods are used the more computational efforts are necessary due to the distribution of elements. The results of this study are as follows ; 1 . In case of a=b=L, meshes for less than $1\%$ relative errors (temperature distribution) acquired in various methods to exact solution are $2\times2,\;4\times4,\;8\times8\;and\;8\tiems8$ for each FEM 10, FEM 6, FEM 3 and FDM and a=L, b=1/2L are $10\times5$ for each FEM 3 and FDM. And the tendency of results acquired of heat transfer is similar to those above. 2 . In computational efforts (a=b=L), FEM 6 has taken 21 times. and FEM 10 154times FEM 3 and FDM and FEM 3 is the sane as FDM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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