natgillin/translations-raw huggingface dataset:
The factor w is the inertia factor [41] and its value is w ≤ 1.
Faktor w je faktor inercije [41] i ima vrijednost w ≤ 1.
It is often assumed to be w = 0.9 and it influences reduction of the speed change vector during subsequent iterations.
Često se uzima w = 0,9 i on utječe na smanjenje vektora promjene brzine u idućim iteracijama.
position of each particle p in the swarm tl,p
(k-1) i tzv. socijalne komponente tg(k-1)
social component tg(k-1) on the position tp(k) of the member of the
položaju svake čestice p roja tl,p
swarm p during the subsequent iteration k.
na položaj tp(k) člana roja p u sljedećoj iteraciji k.
These coefficients are j1 ≈ 2, j2 ≈ 2.
Ovi koeficijenti su j1 ≈ 2, j2 ≈ 2.
Value (rnd) is the random number of uniform distribution, and every time a different value is simulated in the above expression.
(rnd) je slučajni broj ujednačene raspodjele i svaki put se simulira u gornjem izrazu druga vrijednost.
In order to prevent an excessively fast movement of some particles in the zone of allowable solutions, which could lead to divergence in the optimization process, it is recommended to limit the speed [42], so that the maximum absolute value of speed component in the iteration k is smaller than or equal to a specified maximum speed vmax, i.e.:
Da bi se spriječilo prebrzo kretanje nekih čestica u prostoru dopustivih rješenja, što može dovesti do divergencije procesa optimizacije, predlaže se ograničenje brzine [42], tako da maksimalna apsolutna vrijednost komponente brzine u iteraciji k bude manja ili jednaka nekoj propisanoj maksimalnoj brzini vmax, tj.
This factor influences reduction of the change of position, or speed, of swarm particles in the following iterations, and so it is calculated according to the following expression:
Ovim faktorom se utječe na smanjenje promjene položaja odnosno brzine čestice roja u sljedećim iteracijama, tako da se ona izračunava prema izrazu:
(k) that corresponds to the "best" minimum The vector tl,p objective function value for a particle in the swarm p in all preceding iterations, including the iteration k, is calculated by comparing objective functions for that member in two neigbouring iterations k-1 and k, in the following way:
(k), kojem odgovara "najbolja" minimalna vrijednost Vektor tl,p funkcije cilja za česticu roja p u svim prethodnim iteracijama, uključujući i iteraciju k, izračunava se uspoređivanjem funkcija cilja za taj član u dvije susjedne iteracije k-1 i k na sljedeći način:
In the first iteration k = 1, we have tl,p
U prvoj iteraciji k = 1 su tl,p
If these parameters are close to zero, the movement trajectory tends to exhibit smooth curved lines [39], because the changes in iterations are small.
Ako su ovi parametri bliski nuli, trajektorije kretanja teže glatkim krivim linijama [39], jer su promjene u iteracijama male.
After several iterations, trajectories move toward best positions or solutions.
Trajektorije poslije više iteracija se kreću prema najboljim pozicijama, odnosno rješenjima.
The inertia factor and maximum values of parameters j1 i j2 are not independent [43], and the use of their pairs is recommended: w = 0.7, max j1=max j2 = 1.47 or w = 0.8, max j1 = max j2 = 1.62.
Faktor inercije i maksimalne vrijednosti parametara j1 i j2 nisu nezavisni [43] i predlaže se da se uzimaju parovi njihovih vrijednosti w = 0,7, max j1 = max j2 = 1,47 ili w = 0,8, max j1 = max j2 = 1,62.
(k) (i = 1, 2, …, na) of the vector tp are
(k) (i = 1, 2, …, na) vektora tp,
(k) = TCi , and if ti,p
(k) = TCi , a ako je ti,p
These durations of activities in TNi, then we have ti,p iteration k are used to calculate, using the critical path method, the earliest and the latest completion of activities and duration
S ovim trajanjima aktivnosti u iteraciji k staviti da je ti,p izračunavaju se, primjenom metode kritičnog puta, najraniji i najkasniji završeci aktivnosti i trajanje faze izvođenja projekta
An important constraint is not met if the calculated project
(k) za česticu p u
In this way, this particle p is excluded from further procedure, as it can not fulfil the next condition for selection of the vector tg(k).
Na taj način se ova čestica p isključuje iz daljnje procedure, jer ne može ispuniti sljedeći uvjet za izbor vektora tg(k).
After that, the minimum of these values is defined in each iteration
Poslije toga se u svakoj iteraciji između ovih vrijednosti određuje ona koja je minimalna
The procedure is repeated until the absolute value of the difference between the minimum objective function values in two subsequent iterations becomes negligible.
Postupak se ponavlja sve dok apsolutna vrijednost razlike minimalnih vrijednosti funkcije cilja u dvije uzastopne iteracije ne postane zanemarljiva.
(31) where d is a small number selected in advance, depending on the desired solution accuracy.
(31) gdje je d neki unaprijed izabrani mali broj u ovisnosti o točnosti rješenja koje se želi postići.
Optimum solution
Optimalno rješenje
op), and total costs CU(tpr
op)
op), is accepted as an optimum CI(tpr solution.
prihvaća se za optimalno rješenje.
The position of swarm particles corresponding to an optimum solution is presented in Figure 5.
Položaj čestica roja koji odgovara optimalnom rješenju prikazan je na slici 5.
The algorithm of the presented procedure is shown in Figure 6.
Algoritam izložene procedure prikazan je na slici 6.
Based on this procedure, the authors of this paper developed an appropriate computer program called OPTCOST_PSW using the program system MATLAB.
Autori ovog rada razvili su na temelju ove procedure odgovarajući program OPTCOST_PSW u programskom sustavu MATLAB.
4. Pareto front: time - costs
4. Paretova fronta: vrijeme - troškovi
If in the interval of the shortest and normal project realization time [TC,TN] the value tug is changed for the constraint (5) in such a way that it represents the shortest (minimum) time within which the project realization phase must be completed, and if the minimum total costs CU(tug) for the project realization
Ako se u intervalu najkraćeg i normalnog vremena izvođenja projekta [TC, TN] za ograničenje (5) mijenja vrijednost tug, tako da ona predstavlja najkraće (minimalno) vrijeme za koje fazu izvođenja projekta treba završiti, i ako se primjenjujući ovu metodu optimizacije za svaku tu vrijednost izračunaju minimalni ukupni troškovi CU(tug) faze izvođenja projekta, onda se dobiva
phase are calculated for each such value using this optimization method, then we obtain the dependence function CUmin of tug = tmin, which is shown in form of curve in Figure 7.
funkcija zavisnosti CUmin od tug = tmin, koja je prikazana krivuljom na slici 7.
Points with the coordinates (tmin, CUmin) are shown in this curve.
Točke čije su koordinate (tmin, CUmin) nalaze se na toj krivulji.
Pareto front of non-dominant (efficient) solutions
Paretova fronta nedominantnih (efikasnih) rješenja
If from the standpoint of multicriteria optimization the total costs CUmin are taken to be one criterion, and if the shortest project realization time tmin is taken to be the other criterion, then this minimum time - minimum costs curve constitutes the Pareto front for the interval [TC, TO], and this front is formed of nondominant (efficient) two-criteria optimization solutions.
Ako se sa stajališta višekriterijske optimizacije ukupni troškovi CUmin shvate kao jedan kriterij, a najkraće vrijeme izvođenja projekta tmin kao drugi kriterij, onda ova krivulja minimalno vrijeme - minimalni troškovi predstavlja nad intervalom [TC, TO] Paretovu frontu, koju čine nedominantna (efikasna) rješenja dvokriterijske optimizacije.
These solutions are characterized by the fact that total costs CUmin reduce with an increase in minimum time tmin and, vice versa, if the time tmin is reduced, the total minimum costs CUmin are increased.
Karakteristika je tih rješenja je da u slučaju povećanja minimalnog vremena tmin dolazi do smanjenja ukupnih troškovi CUmin, i obratno, ako se vrijeme tmin smanjuje, ukupni minimalni troškovi CUmin se povećavaju.
The curve points above the time interval [TO,TN] are not Pareto front points as the total costs CUmin increase with an increase in time tmin.
Točke na krivulji nad intervalom vremena (TO, TN] nisu točke Paretove fronte jer se s povećanjem vremena tmin povećavaju ukupni troškovi CUmin.
This curve is important for decision makers, i.e. for the clients and contractors alike, as it can be used to monitor the change of costs over time during the project negotiation phase.
Ova krivulja je važna za donositelje odluka, kako investitora tako i izvođača, jer se na njoj prilikom ugovaranja izvođenja projekta mogu pratiti promjene troškova u ovisnosti o vremenu.
5. Implementation measures
5. Mjere primjene
The team should make a realistic plan based on the critical path diagram showing realization of works, taking into account specified types of works, conditions under which such works will be realized, necessary and available human, financial and material resources, and time available for the realization of the project.
Takav tim treba napraviti realni plan na bazi mrežnog dijagrama izvođenja projekta u skladu s projektiranim vrstama radova, uvjetima u kojima će se oni izvoditi, potrebnim i raspoloživim ljudskim, financijskim i materijalnim resursima, te raspoloživim vremenom.
Typical duration of activities and project realization time, including relevant direct and indirect costs, must be determined using an appropriate IT system, production standards related to the use of labour, material, mechanical plants and money, and experience in the realization of other projects.
Primjenom odgovarajućeg informacijskog sustava, normativa o utrošcima radne snage, materijala, mehanizacije i novca, te iskustava u realizaciji prijašnjih projekata, nužno je odrediti karakteristična vremena trajanja aktivnosti i izvođenja projekta i njima odgovarajuće direktne i indirektne troškove.
In addition to these input data, the information about correlation of activities should also be entered into the computer program.
Osim ovih ulaznih podataka, u računalni program unose se i podaci o međusobnim relacijama aktivnosti u mrežnom dijagramu.
The processing of input data based on this method results in an optimum duration of activities and in an optimum project realization phase, with the corresponding minimum costs.
Obradom ulaznih podataka primjenom programa na bazi ove metode, dobivaju se optimalna trajanja aktivnosti i faze izvođenja projekta i odgovarajući minimalni troškovi.
These output results should however be analysed to assess their accuracy and applicability.
Potrebno je proanalizirati dobivene izlazne rezultate sa stajališta njihove točnosti i primjenjivosti.
In case some false or unrealistic results are noticed, the input
Uoče li se neki pogrešni i nerealni rezultati, treba provjeriti ulazne podatke, izvršiti njihovu izmjenu i dobiti nova rješenja koja
The total project realization costs do not greatly deviate from the minimum (optimum) costs in a wider time interval, which is very favourable for the project realization planning, as all times within this interval can be accepted as optimum times.
Ukupni troškovi faze izvođenja projekta ne odstupaju mnogo od minimalnih (optimalnih) troškova u jednom širem intervalu vremena, što je vrlo povoljno za planiranje izvođenja projekta, jer se sva vremena iz tog intervala mogu prihvatiti kao optimalna.
The use of these optimization methods is recommended for the global time scheduling with a smaller number (up to one hundred) larger activities, based on which detailed plans can be elaborated.
Primjena ovih metoda optimizacije se preporučuje za globalne mrežne planove s manjim brojem (do stotinjak), po sadržaju krupnijih aktivnosti, na osnovi kojih će se dalje raditi detaljni planovi.
The project activities and project duration information obtained in this way can also be used as input data for complex program packages, such as the MS PROJECT, PRIMAVERA, etc.
Ovako dobiveni podaci o optimalnim trajanjima aktivnosti i projekta mogu, dalje, poslužiti kao ulazni podaci za kompleksne računalne programske pakete, kao što su MS PROJECT, PRIMAVERA i drugi.
The time schedule with 14 activities relating to the construction of a small structure (filling station) is shown in Figure 8 [44].
Na slici 8. prikazan je mrežni plan sa 14 aktivnosti izgradnje jednog malog objekta - benzinske postaje [44].
The optimization was made using the particle swarm method presented in this paper.
U ovom radu je optimizacija izvršena primjenom ovdje prikazane metode čestica rojeva.
The list of activities is given in Table 1, and typical duration of activities and relevant costs are presented in Table 2.
Popis aktivnosti je prikazan u tablici 1., a karakteristična trajanja aktivnosti i troškovi su prikazani u tablici 2.
Critical path diagram Table 1.
Mrežni plan Tablica 1.
List of activities
Popis aktivnosti
Typical time - cost predictions for activities
Karakteristična trajanja i troškovi aktivnosti
Based on CPM the following information was obtained for the above input data: shortest time TC = 23 days, conventional time TE = 37 days, and normal time TN = 59 days, for the completion of the project.
Za ove je ulazne podatke primjenom MKP dobiveno: najkraće vrijeme TC = 23 dana, konvencionalno vrijeme TE = 37 dana i normalno vrijeme TN = 59 dana završetka izvođenja projekta.
Indirect costs for these construction times amount to: CIC = 15.000 €, CIE = 24.500 € and CIN=56.500€.
Za ova vremena indirektni troškovi iznose (ulazni podaci): CIC = 15.000 EUR, CIE = 24.500 EUR i CIN=56.500 EUR.
The completion time specified in the contract is tug = 55 days.
Ugovoreno vrijeme za izvršenje radova je tug = 55 dana.
The following results were obtained using the program COSTOPT_PSW: - optimum duration of activities in days
Primjenom računalnog programa COSTOPT_PSW, dobiveni su sljedeći rezultati: - optimalna trajanja aktivnosti u danima
- optimum earliest activity completion times EFop = [ 8,13, 14, 26, 23, 29, 31, 36, 40, 40, 36, 45, 47, 48]
- optimalna najranija vremena završetka aktivnosti EFop = [ 8,13, 14, 26, 23, 29, 31, 36, 40, 40, 36, 45, 47, 48]
- optimum latest activity completion times LFop = [8, 14, 14, 26, 29 ,29, 31, 36, 40, 40, 45, 45, 47, 48]
- optimalna najkasnija vremena završetaka aktivnosti LFop = [8, 14, 14, 26, 29 ,29, 31, 36, 40, 40, 45, 45, 47, 48]
op = 48 days - optimum time for realization of project tpr - all activities are on critical paths, except for the activities A2,
op = 48 dana - optimalno trajanje izvođenja projekta je tpr - na kritičnim putovima su sve aktivnosti, osim aktivnosti A2,
A5 and A11
A5 i A11
The same results were also obtained using the genetic algorithm method.
Isti rezultati su dobiveni i primjenom metode genetskih algoritama.
Rough construction works
TCi
Prefabricated works
[dana]
Excavation work for tanks
TEi
Tank covering works
[dana]
Masonry works for tanks
TNi
Finishing works
[dana]
TCi
CDCi
Pareto front points
Točke Paretove fronte
The last point (59;131.600) is not optimal in relation to Pareto front.
Posljednja točka (59;131.600) nije optimalna s obzirom na Paretovu frontu.
The authors tested the optimization method and computer program presented in this paper on two additional time-cost optimization examples.
Autori su ovdje izloženu metodu optimizacije i računalni program testirali na još dva primjera optimizacije vremena i troškova.
In these examples, the optimization was made using the Fondahl heuristic method [38], i.e. the genetic algorithm method [25].
U navedenim primjerima optimizacija je izvršena primjenom Fondahlove heurističke metode [38], odnosno metodom genetskih algoritama [25].
In both tested cases, the results obtained using the particle swarm method correspond well with the results obtained in [25, 38] for similar time and cost input data.
U oba testirana slučaja rezultati dobiveni metodom čestica rojeva dobro se slažu s rezultatima koji su, za iste ulazne podatke o trajanjima aktivnosti i troškovima, dobiveni u [25, 38].
The particle swarm optimization method can successfully be used for optimising realization of construction projects.
Metoda optimizacije pomoću čestica rojeva se može uspješno upotrijebiti za optimizaciju izvođenja građevinskih projekata.
The authors have adopted this method for solving these problems, taking into account project costs, activity durations, and activity correlations in the critical path diagram.
Autori su tu metodu prilagodili za rješavanje ovih problema, uzimajući u obzir troškove projekta te trajanja i relacije između aktivnosti u mrežnom dijagramu aktivnosti (PMD).
They also developed an appropriate computer program.
Razvili su i odgovarajući računalni program.
Nonlinear dependence between the costs and project realization time and project activities, as used in this paper, provides results that are much more realistic when compared to linear dependence, which was used in initial phases of development and application of the time and cost project optimization methods.
Nelinearna ovisnost troškova o vremenu izvršenja projekta i njegovih aktivnosti, koja je ovdje primijenjena, daje znatno realnije rezultate od linearne ovisnosti, koja je primjenjivana u početnim etapama razvoja i primjene metoda optimizacije vremena i troškova izvođenja projekta.
The proposed procedure, considering its simplicity and level of accuracy, provides good results and presents several advantages compared to methods based on the use of simplex algorithms for linear programming, and other traditional mathematical programming methods.
Predložena procedura, s obzirom na jednostavnost i veliku točnost, daje dobre rezultate i ima više prednosti u odnosu na metode zasnovane na primjeni simpleksnog algoritma linearnog programiranja i drugih klasičnih metoda matematičkog programiranja.
This method also presents some advantages over evolutive methods: genetic methods, algorithms, evolutive strategies and other mathematical programming methods, as it enables easier elaboration of computer programs while providing sufficiently accurate results.
Ova metoda ima prednosti i nad evolucijskim metodama: genetskim algoritmima, evolucijskim strategijama i ostalim metodama matematičkog programiranja, jer omogućava lakšu izradu računalnih programa i daje rezultate zadovoljavajuće točnosti.
The use of this method is recommended for optimization of global critical path diagrams for projects with a smaller number of project-significant activities.
Primjena ove metode se preporučuje za optimizaciju globalnih mrežnih planova izvođenja s manjim brojem, po sadržaju, krupnijih aktivnosti.
Using their computer programs, the authors compared, using literature examples and their own examples, the results obtained by the method presented in this paper, with genetic algorithms and heuristic methods presented by Fondahl and Trbojević, and have obtained similar highly accurate results.
Autori su primjenom svojih računalnih programa, na primjerima iz literature i svojim primjerima, uspoređivali rezultate dobivene ovdje izloženom metodom i primjenom genetskih algoritama i heurističkim metodama Fondahla i Trbojevića te dobili slične rezultate velike točnosti.
tmin [days]
tmin [dana]
The solution for the Trogir waterfront starting at the bridge and spreading towards Čiovo until the Kamerlengo tower, is described in the paper.
U radu je opisano rješenje Trogirske obale od mosta prema Čiovu do kule Kamerlengo.
The issue of determining actual stiffness of beams and columns of concrete frames is discussed in the initial part of the paper.
Prvo je raspravljena problematika utvrđivanja stvarne krutosti greda i stupova betonskih okvira.
This is followed by description of some of the most frequently used flexural stiffness models.
Potom su opisani neki njihovi najčešće korišteni modeli krutosti na savijanje.
Then the influence of selected beam and column stiffness models on the distribution of bending moments in a real-life frame is analyzed.
Zatim je analiziran utjecaj odabranih modela krutosti greda i stupova na raspodjelu momenata savijanja u stvarnom okviru.
Conclusions for the selection of adequate frame- element stiffness models for analysis of relevant internal forces, aimed at achieving similar level of safety for beams and columns, are given in the final part of the paper.
Na kraju su navedeni zaključci za odabir adekvatnih modela krutosti elemenata okvira pri proračunu mjerodavnih unutarnjih sila, u cilju postizanja podjednake sigurnosti greda i stupova.
concrete frame, flexural stiffness, beam, column, stiffness model, distribution of internal forces
betonski okvir, krutost na savijanje, greda, stup, model krutosti, razdioba unutarnjih sila
Radnić, J., Matešan, D., Harapin, A.: Modelling flexural stiffness in concrete frames, GRAĐEVINAR, 62 (2010) 5
Radnić, J., Matešan, D., Harapin, A.: Modeliranje krutosti na savijanje u betonskim okvirima, GRAĐEVINAR, 62 (2010) 5
Modelling flexural stiffness in concrete frames, GRAĐEVINAR, 62 (5)
Modeliranje krutosti na savijanje u betonskim okvirima, GRAĐEVINAR, 62 (5)
Problems encountered during analysis of masonry structures are briefly presented.
Ukratko je opisana problematika proračuna zidanih konstrukcija.
A model for the static and dynamic analysis of various types of masonry structures is presented.
Razrađen je model za statički i dinamički proračun raznih tipova zidanih konstrukcija.
Most significant nonlinear effects of behaviour exhibited by such structures are modelled, which includes various aspects of material nonlinearity, contact problems, and geometrical nonlinearity.
Modelirani su najvažniji nelinearni efekti ponašanja takvih konstrukcija, pri čemu su uključeni različiti aspekti materijalne nelinearnosti, kontaktni problemi i geometrijska nelinearnost.
The possibility of simulating the soil-structure interaction is presented.
Prikazana je mogućnost simulacije interakcije tlo-konstrukcija.
Some possible applications of the described model are shown on three solved examples.
Na tri riješena primjera pokazane su neke mogućnosti primjene opisanog modela.
masonry structures, static analysis, dynamic analysis, numerical model, material and geometrical nonlinearity, soil-structure interaction
zidane konstrukcije, statički proračun, dinamički proračun, numerički model, materijalna i geometrijska nelinearnost, interakcija tlo-konstrukcija
Radnić, J., Harapin, A., Matešan, D., Trogrlić, B., Smilović, M., Grgić, N., Baloević, G.: Numerical model for static and dynamic analysis of masonry structures, GRAĐEVINAR, 63 (2011) 6
Radnić, J., Harapin, A., Matešan, D., Trogrlić, B., Smilović, M., Grgić, N., Baloević, G.: Numerički model za statički i dinamički proračun zidanih konstrukcija, GRAĐEVINAR, 63 (2011) 6
Numerical model for static and dynamic analysis of masonry structures, GRAĐEVINAR, 63 (6)
Numerički model za statički i dinamički proračun zidanih konstrukcija, GRAĐEVINAR, 63 (6)
Tunnel construction in water saturated soil causes changes in stress and strain of soil, which is primarily dependant on mechanical properties of soil in the tunnel construction zone.
Izvođenje tunela u vodom zasićenom tlu izaziva u tlu promjene naprezanja i deformacija koje prije svega ovise o mehaničkim karakteristikama tla u zoni izgradnje tunela.
The paper presents a prediction of short-term and long-term deformations of soil, with a particular emphasis on ground surface settlements after the tunnel construction.
U ovom radu su prognozirane kratkotrajne i dugotrajne deformacije tla te naročito slijeganja na površini terena nakon izvedbe tunela.
The aforementioned predictions were made using a widely applicable numerical soil model that accurately describes the results of triaxial tests, in combination with the existing procedures for determination of soil parameters, taking at that into account natural heterogeneity of the soil as observed through heterogeneity of natural moisture of clay.
Navedene prognoze su dobivene pomoću široko primjenjivanog numeričkog modela tla koji vjerno opisuje rezultate troosnih ispitivanja, uz primjenu postojećih postupaka određivanja parametara tla, ali uzimajući u obzir njegovu prirodnu heterogenost uočljivu kroz heterogenost prirodne vlažnosti gline.
3D model, tunnel, settlements, stiff clay
tunel, slijeganja, 3D model, heterogenost, krute gline