Recent earthquakes have demonstrated that even when the beams and columns in a reinforced concrete frame remain intact, the integrity of the whole structure is undermined if the joint where these members connect fails. A good seismic performance of reinforced concrete frames depends on their ability to absorb seismic energy through inelastic deformations and to avoid a sudden development of collapse mechanism in event of a strong earthquake shaking. The primary objective of this investigation is to move the plastic hinge away from the beam-column joint region and hence reducing the damage to the joint region. In this research, the seismic performance of exterior beam-column joints with four types of confinement in joint region and inclined bars from column to beam is investigated experimentally. Control specimens without inclined bars and four types of confinement Square Hoop, Square Spiral, Circular Hoop and Circular Spiral were tested along with inclined bars were tested. Seismic performance was determined via load-deflection response, ductility, stiffness, energy dissipation, strain of beam reinforcement and crack pattern. Out of the four specimens with inclined bars, seismic performance of joint with Square Spiral confinement gave the best performance in terms of all parameters.
Design codes provide the minimum requirements for the design of code-compliant structures to ensure the safety of the life and property. As for code-exceeding buildings, the requirements for design are not sufficient and the approval of such structures is vague. In mainland China in recent years, a large number of code-exceeding tall buildings, whether their heights exceed the limit for the respective structure type or the extent of irregularity is violated, have been constructed. Performance-based seismic design (PBSD) approach has been highly recommended and become necessary to demonstrate the performance of code-exceeding tall buildings at least equivalent to code intent of safety. This paper proposes the general methodologies of performance-based seismic analysis and design of code-exceeding tall buildings in Mainland China. The PBSD approach proposed here includes selection of performance objectives, determination of design philosophy, establishment of design criteria for structural components and systems consistent with the desirable and transparent performance objectives, and seismic performance analysis and evaluation through extensive numerical analysis or further experimental study if necessary. The seismic analysis and design of 101-story Shanghai World Financial Center Tower is introduced as a typical engineering example where the PBSD approach is followed. The example demonstrates that the PBSD approach is an appropriate way to control efficiently the seismic damage on the structure and ensure the predictable and safe performance.
PURPOSES : The objective of this paper is to develop a pavement performance model based on the Bayesian algorithm, and compare the measured and predicted performance data. METHODS : In this paper, several pavement types such as SMA (stone mastic asphalt), PSMA (polymer-modified stone mastic asphalt), PMA (polymer-modified asphalt), SBS (styrene-butadiene-styrene) modified asphalt, and DGA (dense-graded asphalt) are modeled in terms of the performance evaluation of pavement structures, using the Bayesian algorithm. RESULTS : From case studies related to the performance model development, the statistical parameters of the mean value and standard deviation can be obtained through the Bayesian algorithm, using the initial performance data of two different pavement cases. Furthermore, an accurate performance model can be developed, based on the comparison between the measured and predicted performance data. CONCLUSIONS : Based on the results of the case studies, it is concluded that the determined coefficients of the nonlinear performance models can be used to accurately predict the long-term performance behaviors of DGA and modified asphalt concrete pavements. In addition, the developed models were evaluated through comparison studies between the initial measurement and prediction data, as well as between the final measurement and prediction data. In the model development, the initial measured data were used.
Preference ordering approach is applied to optimize the parameters of Tank model using multi-objective genetic algorithm (MOGA). As more than three multi-objective functions are used in MOGA, too many non-dominated optimal solutions would be obtained thus the stakeholder hardly find the best optimal solution. In order to overcome this shortcomings of MOGA, preference ordering method is employed. The number of multi-objective functions in this study is 4 and a single Pareto-optimal solution, which is 2nd order efficiency and 3 degrees preference ordering, is chosen as the most preferred optimal solution. The comparison results among those from Powell method and SGA (simple genetic algorithm), which are single-objective function optimization, and NSGA-II, multi-objective optimization, show that the result from NSGA-II could be reasonalby accepted since the performance of NSGA-II is not deteriorated even though it is applied to the verification period which is totally different from the calibration period for parameter estimation.
We propose a multi-objective space search algorithm (MSSA) and introduce the identification of fuzzy inference systems based on the MSSA and information granulation (IG). The MSSA is a multi-objective optimization algorithm whose search method is associated with the analysis of the solution space. The multi-objective mechanism of MSSA is realized using a non-dominated sorting-based multi-objective strategy. In the identification of the fuzzy inference system, the MSSA is exploited to carry out parametric optimization of the fuzzy model and to achieve its structural optimization. The granulation of information is attained using the C-Means clustering algorithm. The overall optimization of fuzzy inference systems comes in the form of two identification mechanisms: structure identification (such as the number of input variables to be used, a specific subset of input variables, the number of membership functions, and the polynomial type) and parameter identification (viz. the apexes of membership function). The structure identification is developed by the MSSA and C-Means, whereas the parameter identification is realized via the MSSA and least squares method. The evaluation of the performance of the proposed model was conducted using three representative numerical examples such as gas furnace, NOx emission process data, and Mackey-Glass time series. The proposed model was also compared with the quality of some "conventional" fuzzy models encountered in the literature.
Evolutionary a1gorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several, often conflicting objectives. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. However, generalized evolutionary multi-objective optimization algorithms have a weak point, in which the distribution of solutions are not uni-formly distributed onto Pareto optimal front. In this paper, we propose an evolutionary a1gorithm for multi-objective optimization which uses seed individuals in order to overcome weakness of algorithms Published. Seed individual means a solution which is not located in the crowded region on Pareto front. And the idea of our algorithm uses seed individuals for reproducing individuals for next generation. Thus, proposed a1go-rithm takes advantage of local searching effect because new individuals are produced near the seed individual with high probability, and is able to produce comparatively uniform distributed pareto optimal solutions. Simulation results on five testbed problems show that the proposed algo-rithm could produce uniform distributed solutions onto pareto optimal front, and is able to show better convergence compared to NSGA-II on all testbed problems except multi-modal problem.
Optimal design of the water supply pipe network aims to minimize construction cost while satisfying the required hydraulic constraints such as the minimum and maximum pressures, and velocity. Since considering one single design factor (i.e., cost) is very vulnerable for including future conditions and cannot satisfy operator's needs, various design factors should be considered. Hence, this study presents three kinds of design factors (i.e., minimizing construction cost, maximizing reliability, and surplus head) to perform multi-objective optimization design. Harmony Search (HS) Algorithm is used as an optimization technique. As well-known benchmark networks, Hanoi network and Gyeonggi-do P city real world network are used to verify the applicability of the proposed model. In addition, the proposed multi-objective model is also applied to a real water distribution networks and the optimization results were statistically analyzed. The results of the optimal design for the benchmark and real networks indicated much better performance compared to those of existing designs and the other approach (i.e., Genetic Algorithm) in terms of cost and reliability, cost, and surplus head. As a result, this study is expected to contribute for the efficient design of water distribution networks.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.209-216
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2005
Performance assessment has Problems about possibilities of assessment fault by appraisal, fairness, reliability, and validity of grading, ambiguity of grading standard, difficulty about objectivity security etc. This study proposes fuzzy Performance assessment system to solve problem of the conventional performance assessment. This Paper presented an objective and reliable performance assessment method through fuzzy reasoning, design fuzzy membership function and define fuzzy rule analyzing factor that influence in each sacred ground of performance assessment to account principle subject. Also, performance assessment item divides by formation estimation and subject estimation and designed membership function in proposed performance assessment method. Performance assessment result that is worked through fuzzy Performance assessment system can pare down burden about appraisal's fault and provide fair and reliable assessment result through grading that have correct standard and consistency to students.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.10
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pp.401-411
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2020
Recognizing the vital role of employees in achieving optimal performance and sustainable competitive advantage as expected, organizations need to facilitate high support for employees, implement appropriate leadership styles, and increase affective commitment within the organization. Therefore, the objective of this study is to analyze and explore: (1) the effect of perceived organizational support (POS) on employee performance and affective commitment; (2) the effect of transformational leadership on employee performance and affective commitment; and (3) the effect of affective commitment on employee performance. The covered population in this study were all employees (including managers, supervisors, and functional staff) who worked in the stone milling companies in Central Java, Indonesia. Data obtained in this study were processed statistically employing structural equation modeling (SEM) with the SmartPLS 3 software package. Based on the data analysis results on 103 respondents, this study concluded that POS had a significant effect on affective commitment and employee performance as well as transformational leadership on affective commitment and employee performance. Furthermore, affective commitment also had a significant effect on employee performance. Thus, the results of this study, theoretically and practically, can be used by all parties concerned to improve employee performance and maintain a sustainable competitive advantage.
At present, in the case of pump fast optimization, there is a problem of rapid, accurate and effective prediction of cavitation performance. In "A Cavitation Performance Prediction Method for Pumps PART1-Proposal and Feasibility" [1], a new cavitation performance prediction method is proposed, and the feasibility of this method is demonstrated in combination with experiments of a mixed flow pump. However, whether this method is applicable to vane pumps with different specific speeds and whether the prediction results of this method are accurate is still worthy of further study. Combined with the experimental results, the research evaluates the sensitivity and accuracy at different flow rates. For a certain operating condition, the method has better sensitivity to different flow rates. This is suitable for multi-parameter multi-objective optimization of pump impeller. For the test mixed flow pump, the method is more accurate when the area ratios are 13.718% and 13.826%. The cavitation vortex flow is obtained through high-speed camera, and the correlation between cavitation flow structure and cavitation performance is established to provide more scientific support for cavitation performance prediction. The method is not only suitable for cavitation performance prediction of the mixed flow pump, but also can be expanded to cavitation performance prediction of blade type hydraulic machinery, which will solve the problem of rapid prediction of hydraulic machinery cavitation performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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