914 resultados para forcefield optimisation


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In den vergangenen Jahren wurden einige bislang unbekannte Phänomene experimentell beobachtet, wie etwa die Existenz unterschiedlicher Prä-Nukleations-Strukturen. Diese haben zu einem neuen Verständnis von Prozessen, die auf molekularer Ebene während der Nukleation und dem Wachstum von Kristallen auftreten, beigetragen. Die Auswirkungen solcher Prä-Nukleations-Strukturen auf den Prozess der Biomineralisation sind noch nicht hinreichend verstanden. Die Mechanismen, mittels derer biomolekulare Modifikatoren, wie Peptide, mit Prä-Nukleations-Strukturen interagieren und somit den Nukleationsprozess von Mineralen beeinflussen könnten, sind vielfältig. Molekulare Simulationen sind zur Analyse der Formation von Prä-Nukleations-Strukturen in Anwesenheit von Modifikatoren gut geeignet. Die vorliegende Arbeit beschreibt einen Ansatz zur Analyse der Interaktion von Peptiden mit den in Lösung befindlichen Bestandteilen der entstehenden Kristalle mit Hilfe von Molekular-Dynamik Simulationen.rnUm informative Simulationen zu ermöglichen, wurde in einem ersten Schritt die Qualität bestehender Kraftfelder im Hinblick auf die Beschreibung von mit Calciumionen interagierenden Oligoglutamaten in wässrigen Lösungen untersucht. Es zeigte sich, dass große Unstimmigkeiten zwischen etablierten Kraftfeldern bestehen, und dass keines der untersuchten Kraftfelder eine realistische Beschreibung der Ionen-Paarung dieser komplexen Ionen widerspiegelte. Daher wurde eine Strategie zur Optimierung bestehender biomolekularer Kraftfelder in dieser Hinsicht entwickelt. Relativ geringe Veränderungen der auf die Ionen–Peptid van-der-Waals-Wechselwirkungen bezogenen Parameter reichten aus, um ein verlässliches Modell für das untersuchte System zu erzielen. rnDas umfassende Sampling des Phasenraumes der Systeme stellt aufgrund der zahlreichen Freiheitsgrade und der starken Interaktionen zwischen Calciumionen und Glutamat in Lösung eine besondere Herausforderung dar. Daher wurde die Methode der Biasing Potential Replica Exchange Molekular-Dynamik Simulationen im Hinblick auf das Sampling von Oligoglutamaten justiert und es erfolgte die Simulation von Peptiden verschiedener Kettenlängen in Anwesenheit von Calciumionen. Mit Hilfe der Sketch-Map Analyse konnten im Rahmen der Simulationen zahlreiche stabile Ionen-Peptid-Komplexe identifiziert werden, welche die Formation von Prä-Nukleations-Strukturen beeinflussen könnten. Abhängig von der Kettenlänge des Peptids weisen diese Komplexe charakteristische Abstände zwischen den Calciumionen auf. Diese ähneln einigen Abständen zwischen den Calciumionen in jenen Phasen von Calcium-Oxalat Kristallen, die in Anwesenheit von Oligoglutamaten gewachsen sind. Die Analogie der Abstände zwischen Calciumionen in gelösten Ionen-Peptid-Komplexen und in Calcium-Oxalat Kristallen könnte auf die Bedeutung von Ionen-Peptid-Komplexen im Prozess der Nukleation und des Wachstums von Biomineralen hindeuten und stellt einen möglichen Erklärungsansatz für die Fähigkeit von Oligoglutamaten zur Beeinflussung der Phase des sich formierenden Kristalls dar, die experimentell beobachtet wurde.

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With an increase in growing number of aging public building infrastructure globally, there is an opportunity for an efficient life care management rather then mere demolition and rebuild. By carefully implementing appropriate structural engineering practices with facility management, the whole of life cycle costs for public building assets can be optimised and public money can be saved and better utilised elsewhere. A need of decision support tool/methodology which can assist asset manager make better decision among demolish, refurbish, do nothing or rebuilt option for any typical building under consideration is growing in order to optimise maintenance funds. The paper is part of research project focusing on development of such methodology known as residual service life prediction. The paper is mainly focusing on following three major aspects of public building infrastructure; first, issues and challenges in optimisation of maintenance funds, second, residual service life prediction methodology and issues and challenges in the development of such methodology. The paper concludes with the authors’ observations and further research potentials

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INTRODUCTION In their target article, Yuri Hanin and Muza Hanina outlined a novel multidisciplinary approach to performance optimisation for sport psychologists called the Identification-Control-Correction (ICC) programme. According to the authors, this empirically-verified, psycho-pedagogical strategy is designed to improve the quality of coaching and consistency of performance in highly skilled athletes and involves a number of steps including: (i) identifying and increasing self-awareness of ‘optimal’ and ‘non-optimal’ movement patterns for individual athletes; (ii) learning to deliberately control the process of task execution; and iii), correcting habitual and random errors and managing radical changes of movement patterns. Although no specific examples were provided, the ICC programme has apparently been successful in enhancing the performance of Olympic-level athletes. In this commentary, we address what we consider to be some important issues arising from the target article. We specifically focus attention on the contentious topic of optimization in neurobiological movement systems, the role of constraints in shaping emergent movement patterns and the functional role of movement variability in producing stable performance outcomes. In our view, the target article and, indeed, the proposed ICC programme, would benefit from a dynamical systems theoretical backdrop rather than the cognitive scientific approach that appears to be advocated. Although Hanin and Hanina made reference to, and attempted to integrate, constructs typically associated with dynamical systems theoretical accounts of motor control and learning (e.g., Bernstein’s problem, movement variability, etc.), these ideas required more detailed elaboration, which we provide in this commentary.

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One of the new challenges in aeronautics is combining and accounting for multiple disciplines while considering uncertainties or variability in the design parameters or operating conditions. This paper describes a methodology for robust multidisciplinary design optimisation when there is uncertainty in the operating conditions. The methodology, which is based on canonical evolution algorithms, is enhanced by its coupling with an uncertainty analysis technique. The paper illustrates the use of this methodology on two practical test cases related to Unmanned Aerial Systems (UAS). These are the ideal candidates due to the multi-physics involved and the variability of missions to be performed. Results obtained from the optimisation show that the method is effective to find useful Pareto non-dominated solutions and demonstrate the use of robust design techniques.