Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Statistical inferences in material selection of a polymer matrix for natural fiber composites

Noryani M., Sapuan M. S., Mastura M. T., Zuhri M. M. Y., Zainudin E. S.

Polimery

|

2020

|

T. 65, nr 2

105--114

EN

In this paper, statistical inferences in material selection of polymer matrix for natural fiber composite are presented. Hypothesis testing and confidence interval were used to evaluate the suitability of the sample for use as a matrix in natural fiber reinforced composites. The screening process for material selection was carried out using a stepwise regression method. Then, the ranking process in material selection was conducted using an estimation of performance score (PS) for mechanical properties such as impact strength (IS), elongation at break (E) and tensile strength (TS). Ten types of polymer were involved in the study. The final selection revealed that polyamide (PA6), polyurethanes (PUR) and polypropylene (PP) are the potential candidates to manufacture hand-brake levers according to IS, E and TS, respectively. Here, it was found that the score for Tp (thermoplastic) is better than Ts (thermoset) in terms of IS. In contrast, the Ts offered a better score result than, Tp, with respect to E and TS. The results of statistical measurements using statistical modelling prove that the data analysis can be used as a part of the decision making in material selection.

PL

Opisano wnioskowanie statystyczne dotyczące wyboru materiału osnowy polimerowej kompozytu z włóknami naturalnymi. Testy hipotez statystycznych i przyjęte przedziały ufności służyły do oceny próbki pod względem przydatności do zastosowania w charakterze osnowy polimerowej w kompozycie wzmocnionym włóknem naturalnym. Selekcji materiałów dokonano przy użyciu metody regresji krokowej, następnie uszeregowano wybrane materiały z wykorzystaniem rankingu oceny (PS) właściwości mechanicznych, takich jak: udarność (IS), wydłużenie przy zerwaniu (E) i wytrzymałość na rozciąganie (TS). Wyselekcjonowano wstępnie 10 rodzajów polimerów zaliczanych do grup polimerów termoplastycznych (Tp) i termoutwardzalnych (Ts). Wnioskowanie statystyczne wykazało, że poliamid (PA6), poliuretany (PUR) i polipropylen (PP) są potencjalnie korzystnymi osnowami polimerowymi do wytwarzania dźwigni hamulca ręcznego. Stwierdzono, że polimery z grupy Tp wykazują lepszą udarność niż polimery z grupy Ts. Natomiast materiały Ts charakteryzują korzystniejsze wartości wydłużenia przy zerwaniu i wytrzymałości na rozciąganie niż ich odpowiedniki z grupy Tp. Wyniki przeprowadzonej analizy danych z zastosowaniem modelowania statystycznego dowodzą, że metoda ta może być pomocna przy wyborze materiału odpowiedniego do planowanej aplikacji.

2

Costs of facade systems execution

Leśniak Agnieszka, Wieczorek Damian, Górka Monika

Archives of Civil Engineering

|

2020

|

Vol. 66, nr 1

81--95

EN

Cost estimation in the pre-design phase both for the contractor as well as the investor is an important aspect from the point of view of budget planning for a construction project. Constantly growing commercial market, especially the one of public utility constructions, makes the contractor, at the stage of development the design concept, initially estimate the cost of the facade, e.g. office buildings, commercial buildings, etc., which are most often implemented in the form of aluminum-glass facades or ventilated elevations. The valuation of facade systems is of an individual calculation nature, which makes the process complicated, time-consuming, and requiring a high cost estimation work. The authors suggest using a model for estimating the cost of facade systems with the use of statistical methods based on multiple and stepwise regression. The data base used to form statistical models is the result of quantitative-qualitative research of the design and cost documentation of completed public facilities. Basing on the obtained information, the factors that shape the costs of construction façade systems were identified; which then constitute the input variables to the suggested cost estimation models.

PL

Celem artykułu jest próba oszacowania kosztów wykonania systemów elewacyjnych obiektów użyteczności publicznej z wykorzystaniem modeli matematycznych, a w szczególności regresji wielorakiej oraz regresji krokowej postępującej. Dane użyte do budowy funkcji regresji zostały opracowane przez autorów na podstawie analizy dokumentacji projektowych, wykonawczych i kosztorysowych obiektów użyteczności publicznej. Opracowano bazę danych zawierającą główne czynniki wpływające na kształtowanie się kosztów wykonania systemów elewacyjnych obiektów użyteczności publicznej. Systemy elewacyjne realizowane były w formie fasad aluminiowo-szklanych oraz elewacji wentylowanych.

3

Multivariate analysis of 200-m front crawl swimming performance in young male swimmers

Nasirzade A., Sadeghi A., Sobhkhiz A.., Mohammadian K., Nikouei A., Baghaiyan M., Fattahi A.

Acta of Bioengineering and Biomechanics

|

2015

|

Vol. 17, no. 3

137--143

EN

The aim of the present study was to evaluate the biomechanical (stroke rate, stroke length, and stroke index), anthropometrical (body height, body mass, body mass index, arm span, shoulders width, thigh, leg and upper arm lengths), and muscle architectural (muscle thickness, pennation angle, and fascicle length) parameters as predictors of 200-m front crawl swimming performance in young male swimmers. Twenty-two county level male swimmers (mean ±SD: age: 14.52 ± 0.77 years; body height: 173 ± 5 m; body mass: 60.5 ± 5.7 kg) performed a 200-m front crawl swimming test in a 25-m pool. Stepwise regression analysis revealed that biomechanical parameters (87%) characterized best 200-m front crawl swimming performance, followed by anthropometrical (82%) and muscle architectural (72%) parameters. Also, stroke length (R2 = 0.623), body height (R2 = 0.541), fascicle length of Triceps Brachii (R2 = 0.392) were the best single predictors that together explained 92% of the variability of the 200-m front crawl swimming performance in these swimmers. As a conclusion, with respect to higher performance prediction power of biomechanical parameters, technique should represent the core of the training program at these ages. In addition, these findings could be used for male young swimmers selection and talent identification.

4

Evaluation of relationship between air pollutant concentration and meteorological elements in winter months

Żyromski A., Biniak-Pieróg M., Burszta-Adamiak E., Zamiar Z.

Journal of Water and Land Development

|

2014

|

no. 22

25--32

EN

The paper presents the evaluation of the relation between meteorological elements and air pollutants’ concentrations. The analysis includes daily concentrations of pollutants and variation of meteorological elements such as wind speed, air temperature and relative humidity, precipitation and total radiation at four monitoring stations located in the province of Lower Silesia in individual months of the winter half-year (November–April, according to hydrological year classification) of 2005–2009. Data on air quality and meteorological elements came from the results of research conducted in the automatic net of air pollution monitoring conducted in the range of the State Environment Monitoring. The effect of meteorological elements on analysed pollutant concentration was determined using the correlation and regression analysis at significance level α < 0.05. The occurrence of maximum concentration of NO, NO2, NOX, SO2 and PM10 occurred in the coldest months during winter season (January, February and December) confirmed the strong influence of “low emission” on air quality. Among the meteorological factors assessed wind speed was most often selected component in step wise regression procedure, then air temperature, less air relative humidity and solar radiation. In the case of a larger number of variables describing the pollution in the atmosphere, in all analyzed winter seasons the most common set of meteorological elements were wind speed and air temperature.

PL

W pracy przedstawiono wyniki badań mające na celu ocenę związków między stężeniem zanieczyszczeń powietrza a elementami meteorologicznymi. Analizą objęto średniodobowe wartości emisji zanieczyszczeń gazowych i pyłowych oraz wybrane elementy meteorologiczne, tj. prędkość wiatru, temperaturę, wysokość opadu atmosferycznego, wilgotność względną oraz promieniowanie całkowite na czterech stacjach pomiarowych zlokalizowanych na terenie województwa dolnośląskiego w okresie zimowym (listopad–kwiecień, zgodnie z klasyfikacją roku hydrologicznego) dla lat 2005– 2009. Dane te pochodziły z badań z automatycznych sieci monitoringu zanieczyszczeń powietrza prowadzonych w ramach Państwowego Monitoringu Środowiska. Wpływ elementów meteorologicznych na stężenie analizowanych zanieczyszczeń określono z zastosowaniem analizy korelacji oraz regresji krokowej na poziomie istotności α < 0,05. Występowanie maksymalnych wartości stężenia NO, NO2, NOX oraz SO2 w najchłodniejszych miesiącach okresu zimowego (styczeń, luty i grudzień) potwierdziło duży wpływ „małej emisji” na jakość powietrza. Elementami meteorologicznymi najczęściej wskazywanymi w opisach zależności i za pomocą procedury regresji krokowej były prędkość wiatru, następnie temperatura powietrza i rzadziej wilgotność względna powietrza, temperatura powietrza, promieniowanie całkowite oraz wilgotność powietrza. W przypadku występowania większej ilości zmiennych opisujących zanieczyszczenia w atmosferze, we wszystkich analizowanych półroczach zimowych najczęściej występującym układem elementów meteorologicznych była prędkość wiatru i temperatura powietrza.

5

Analiza porównawcza prognozowania produkcji budowlanej z zastosowaniem metod regresji korkowej, sieci neuronowych i ARIMA. Część II

Rogalska M., Hejducki Z.

Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych im. gen. T. Kościuszki

|

2011

|

Nr 2

285-296

PL

W pracy analizowano możliwość prognozowania produkcji budowlano montażowej województwa dolnośląskiego metodami regresji, sieci neuronowych i ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average - autoregresyjny zintegrowany proces średniej ruchomej). Do prognozowania w metodzie regresji użyto danych pogodowych dziennych województwa dolnośląskiego oraz danych ekonomicznych dotyczących ilości zatrudnionych pracowników w sektorze budownictwo i średnich zarobków pracowników w tym sektorze. Przeprowadzono analizę wyników obliczając błędy ME, MAE, MPE, MAPE oraz współczynniki Theila I, I2,I1 2, I2 2, I3 2. Sformułowano wnioski z obliczeń.

EN

The article analyses the possibilities of forecasting Lower Silesia’s construction production with stepwise regression, neural networks and ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) methods. For the forecasting with the stepwise regression method the authors use the daily weather data of Lower Silesia and economic data: the number of employees in the construction sector and the average earnings of workers in this sector. The analysis of results by calculating errors ME, MAE, MPE, MAPE and Theil coefficients I, I2,I1 2, I2 2, I3 2 was performed. The authors of the article also propose the scope for further research.

6

Analiza porównawcza prognozowania produkcji budowlanej z zastosowaniem metod regresji krokowej, sieci neuronowych i ARIMA

Rogalska M., Hejducki Z.

Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych im. gen. T. Kościuszki

|

2010

|

Nr 3

282-295

PL

W pracy analizowano możliwość prognozowania produkcji budowlano montażowej województwa dolnośląskiego metodami regresji, sieci neuronowych i ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average - autoregresyjny zintegrowany proces średniej ruchomej). Do prognozowania w metodzie regresji użyto danych pogodowych dziennych województwa dolnośląskiego. Potencjalne predyktory eliminowano, sprawdzając normalność ich rozkładów (testami Kołmogorowa- Smirnowa, Lilliefoesa i Chi kwadrat),warunek braku korelacji między zmiennymi (współczynnik korelacji) oraz warunek równości wariancji pomiędzy zmiennymi (testy Levene’a i Browna-Forsythe’a). Do obliczeń metodą sieci neuronowych użyto sieci MLP i RBF, wprowadzając wszystkie uzyskane dane pogodowe. W metodzie ARIMA prognozowanie odbywało się na podstawie wartości statystycznych z lat poprzednich. Przeprowadzono analizę wyników, obliczając błędy ME, MAE, MPE i MAPE. Zaproponowano kierunek dalszych badań.

EN

The study analyzed the possibility of forecasting of Lower Silesia building production using regression, neural networks and ARIMA methods. For the forecasting regression method, daily weather data of Lower Silesia were used. Potential predictors were eliminated by checking the following: the normality of their distributions (Kolmogorov-Smirnov , Lilliefoes and Chi square tests), the condition of absence of correlation between variables (correlation coefficient) and the condition of equality of variance between the variables (Levene, Brown-Forsythe tests). To perform calculations with the neural networks method, MLP and RBF networks were used by entering all the weather data obtained. In the case of the ARIMA method, forecasting was carried out on the basis of statistical values from previous years. An analysis of errors was performed by calculating ME, MAE, MPE and MAPE errors. The direction of further research was proposed.

7

A study of a mixture of coarse and fine sands

Cabalar A.

Architecture Civil Engineering Environment

|

2010

|

Vol. 3, no. 2

53-60

EN

The present study investigates both an experimental work on coarse (Leighton Buzzard Sand fraction B) and fine (Leighton Buzzard Sand fraction E) sand mixtures, and a modeling of the results. The experimental database is based on a laboratory study of saturated coarse and fine sand mixtures with various mix ratios. In the tests, pore water pressure generation (u), deviatoric stress (q), and strain levels (ε) have been measured in a triaxial testing apparatus. Then, the results have been modelled using stepwise regression (SR). The input variables in the developed SR models are the fines content, and strain, and the outputs are deviatoric stress, pore water pressure, and undrained Young's modulus. The proposed SR models are presented as simple explicit mathematical functions for further use by researchers.

PL

Obecna analiza dotyczy badań doświadczalnych wykonywanych zarówno na gruboziarnistej (Leighton Buzzard Sand fraction B), jak również drobnoziarnistej mieszaninie piasku (Leighton Buzzard Sand fraction E) i modelowaniu uzyskanych wyników. Wyniki doświadczeń oparte są na badaniu w różnych proporcjach nasyconych mieszanin gruboziarnistego i drobnoziarnistego piasku. Podczas wykonywania testów w aparacie trójosiowego ściskania mierzone były następujące wielkości: ciśnienie wody w porach (u), dewiator naprężenia (q) i poziomy odkształcenia (ε). Następnie, wyniki badań zostały zamodelowane, wykorzystując metodę regresji krokowej (SR). Danymi wejściowymi w zaawansowanej metodzie regresji krokowej (SR) są zawartości ziaren oraz odkształcenia, zaś danymi wynikowymi są dewiator naprężenia, ciśnienie wody w porach i niedrenowany moduł Younga. Zaproponowane modele regresji krokowej są przedstawione w prostych ustalonych funkcjach matematycznych w celu zastosowania ich w przyszłości przez naukowców.

8

Modeling the undrained response of a sand with addition of mica particles using stepwise regression

Cabalar A.F.

Architecture Civil Engineering Environment

|

2009

|

Vol. 2, no. 1

43-48

EN

This study presents an experimental work on coarse rotund sand - mica mixture and availability of a stepwise regression (SR) method for the results formulation. The experimental database used for SR modelling is based on a laboratory study of saturated coarse rotund sand and mica mixtures with various mix ratios under a 100 kPa effective stresses. In the tests, deviatoric stress (q), pore water pressure generation (u), and strain levels have been measured in a 100 mm diameter conventional triaxial testing apparatus. The input variables in the developed SR models are the mica content, and strain, and the outputs are deviatoric stress, pore water pressure generation, and undrained Young’s modulus. The performance of accuracies of proposed SR models are quite satisfactory. The proposed SR models are presented as simple explicit mathematical functions for further use by researchers.

PL

Artykuł przedstawia badania doświadczalne prowadzone dla mieszaniny gruboziarnistego okrągłego piasku i miki oraz możliwości metody regresji krokowej (SR) dla wyrażenia za pomocą wzoru wyników badań. Dane doświadczalne zastosowane w modelowaniu regresji krokowej SR są oparte na studium laboratoryjnym nasyconych mieszanin gruboziarnistego okrągłego piasku i miki dla zmiennych proporcji mieszanin poddanych efektywnym naprężeniom równym 100 kPa. Podczas badań w konwencjonalnym aparacie trójosiowego ściskania dla próbek o średnicy 100 mm, dokonuje się pomiarów dewiatora naprężenia (q), wytworzonego ciśnienia wody w porach (u) oraz poziomu odkształcenia. Danymi wejściowymi w rozwijanych modelach regresji krokowej SR są: zawartość miki, odkształcenie; natomiast danymi wynikowymi są: dewiator naprężenia, wytworzone ciśnienie wody w porach oraz niedrenowany moduł Younga. Osiągniętą dokładność proponowanych modeli regresji krokowych uważa się za dość satysfakcjonującą. Proponowane modele regresji krokowej są przedstawione w prostych ustalonych funkcjach matematycznych w celu zastosowania ich w przyszłości przez naukowców.