본 논문에서는 기하학적 초기결함을 갖는 원통형 쉘이 축방향 압축하중을 받는 경우의 탄성좌굴 신뢰성 해석을 수행하였다. 이를 위하여 Donnell형의 비선형 편미분 방정식으로부터 Galerkin근사법을 사용하여 좌굴모드간의 연성효과를 고려한 불완전한 원통형 쉘의 좌굴하중을 구할 수 있는 다중모드 해석기법을 정식화하였다. 이때 기하학적 초기결함은 축대칭 및 비 축대칭 좌굴모드 형태의 이중급수로 가정하고, 각 급수의 계수는 결합정규분포특성을 갖는 확률변수로 취급하였다. 신뢰성 해석방법으로는 Monte Carlo기법을 사용하였고 초기결함의 통계적 특성의 변화에 따른 좌굴신뢰도의 변화 특성을 살펴보고 실제 경우에 적용하여 그 결과를 검토하였다.
본 논문에서는 통합제품개발 관점에서 Computer-Aided Engineering(CAE) 활동을 지원하는 제품자료모델(Product Data Model)을 제안한다. 제안된 제품자료모델은 제품개발 프로세스를 관리하는 제품생애주기관리(Product Lifecycle Management: PLM) 시스템에 현재 독립되어 진행되고 있는 CAE 활동을 통합될 수 있도록 한다. 제안된 제품자료모델에 포함된 제품관점(Product View)은 설계와 제품구조를 공유하여 다양한 대안을 해석하고, 그 결과를 손쉽게 설계로 전달할 수 있는 독립적 CAE 활동을 보장한다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 제품개발 프로세스와 통합된 CAE 활동을 지원하는 PLM 시제품을 개발하였다.
Since an eigenvalue problem in structural analysis has been recognized as an important process for the assessment of structural strength, it is usually to be carried out the eigenvalue analysis or buckling analysis of structures when the compression behabiour of the member is dorminant. In general, various variables involved in the eigenvalue problem have also shown their variability. So it is natural to apply the probabilistic analysis into such problem. Since the limit state equation for the eigenvalue analysis or buckling reliability analysis is expressed implicitly in terms of random variables involved, the probabilistic finite element method is combined with the conventional reliability method such as MVFOSM and AFOSM for the determination of probability of failure due to buckling. The accuracy of the results obtained by this method is compared with results from the Monte Carlo simulations. Importance sampling method is specially chosen for overcomming the difficulty in a large simulation number needed for appropriate accurate result. From the results of the case study, it is found that the method developed here has shown good performance for the calculation of probability of buckling failure and could be used for checking the safety of the calculation of probability of buckling failure and could be used for checking the safely of frame structure which might be collapsed by either yielding or buckling.
구조해석에 사용되는 변수들이 갖고 있는 통계적 특성을 고려하기 위해 기존의 방법에서는 경험에 입각한 안전계수를 사용하여, 변수가 갖고 있는 불확실성을 정성적으로 취급하여 구조물의 안전성을 점검하여 왔다. 그러나, 최근 확률이론에 입각한 신뢰성이론을 적용하여 구조물의 안전성을 보다 정량적으로 파악하여 충분한 경험과 실적이 부족한 새로운 형태의 구조물의 안전성 점검에도 활용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 이러한 추세에 따라, 본 연구에서는 기존의 유한요소법에 확률론적 수법을 가미한 확률 유한요소법을 개발하여, 구조해석에 사용되는 변수들이 갖고 있는 불확실량들이 구조해석의 최종결과에 어떤 영향을 미치는가를 확률적으로 처리하여, 구조물의 안전성을 보다 합리적으로 평가하도록 하였다.
A subsea chemical injection system treats blockage problems in a subsea production system. It is important to treat problems quickly, because production delays cause fatal profit losses in a subsea production system. Therefore, the subsea industry requires a relatively higher reliability level for a production system compared to other industries. In this study, a subsea chemical injection system (linked to a control system) to inject chemicals into a subsea X-mas tree was analyzed. By using FSA (Formal Safety Assessment), the risk factors were defined and a quantitative risk analysis utilizing FTA (Fault Tree Analysis) and ETA (Event Tree Analysis) was performed. As a result, the effectiveness of a risk reduction option was evaluated.
In system design, it is not always possible that all decision makers can cooperate fully and thus avoid conflict. They each control a specified subset of design variables and seek to minimize their own cost functions subject to their individual constraints. However, a system management team makes every effort to coordinate multiple disciplines and overcome such noncooperative environment. Although full cooperation is difficult to achieve, noncooperation also should be avoided as possible. Our approach is to predict the results of their cooperation and generate approximate Pareto set for their multiple objectives. The Pareto set can be obtained according to the degree of one's conceding coupling variables in the other's favor. We employ approximation concept for modelling this coordination and the mutiobjective genetic algorithm for exploring the coupling variable space for obtaining an approximate Pareto set. The approximation management concept is also used for improving the accuracy of the Pareto set. The exploration for the coupling variable space is more efficient because of its smaller dimension than the design variable space. Also, our approach doesn't force the disciplines to change their own way of running analysis and synthesis tools. Since the decision making process is not sequential, the required time can be reduced comparing to the existing multidisciplinary optimization techniques. This approach is applied to some mathematical examples and structural optimization problems.
The nonlinear analysis of ship plating with flat bar stiffners has been carried out by the finite element method based on the load incremental approach. The large deflection analysis has been done by using the Lagrangian description. The elastoplastic analysis has been performed by adopting the flow theory of plasticity and the von Mises yield condition. The layered elements are used to show the process of yielding through the plate thickness in the elasto-plastic analysis. The following results are obtained; 1) According to the large deflection analysis, it is shown that the small deflection theory to the plate is applicable in the range of the lateral deflection-the thickness ratio $w/h{\leqq}0.3$ and ship plating in the range of $w/h{\leqq}0.5$. 2) By means of the elasto-plastic analysis, it is found that the maximum load-carrying capacity of the plate increases as much as 1.8 times of the initial yield load in the case of the simply supported condition and 2.2 times in the clamped condition. It is also shown that the maximum load-carrying capacity of ship plating increase as much as 4.3 times in the simply supported condition and 4.2 times in the clamped condition. This method would be applied and extended to solve combined nonlinear problems which involve both material nonlinearity and geometric nonlinearity.
From the engineering point of view, a synthesis as well as an analysis technique is explored to search for the improved design of grillage which is common in ship structure. As an approximate analysis method for the grillage, an interaction reaction method is developed and compared with the finite element method. It is found that the discrepancy between these two methods is so negligible that the percent method could be used effectively for the grillage analysis. As an optimization technique, a feasible direction method could be used is combined with the intersection reaction method in order to design a minimum weight optimal grillage. The feasible direction method shows a good numerical performance although it requires more calculation times compared with the direct search method. Finally, the application of multiple objective optimization method to grillage is investigated in order to resolve conflicts existed between the multiple objectives which is a common characteristic of structure design problem. Goal programming method is extended to handle a nonlinear property of constraints and objective functions. It seems that the nonlinear goal programming could help not only to establish a relative importance of each objective, but also enable the designer to choose the best combination of design variables.
균열진전에 관한 많은 실험결과는 피로 균열진전 과정이 확률과정(stochastic process)임을 보여주고 있다. 따라서, 피로 균열진전에 관한 연구는 확률론적 기반에서 다루어져야 한다. 본 연구에서는 균열의 진전과정을 discrete Markov process로 가정하여, Bogdanoff가 제안한 Markov chain model(MCM)을 이용하여 구조물의 신뢰도를 평가할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 구조부재의 파괴형태로 누출, 소성붕괴 그리고 취성파괴를 취하였으며, 초기 균열크기의 변동성, 검사의 효과 등이 고려되었다. 또한, 불규칙 하중은 등가음력의 개념을 도입하여 처리하였다. 그리고, 구조물에의 계산례를 통하여 본 연구의 유용성을 보였다.
Until now, Korean shipyards have accumulated a great amount of data. But they do not have appropriate tools to utilize the data in practical works. Engineering data contains experts' experience and know-how in its own. It is very useful to extract knowledge or information from the accumulated existing data by using data mining technique This paper treats an evolutionary computation based on genetic programming (GP), which can be one of the components to realize data mining. The paper deals with linear models of GP for the regression or approximation problem when given learning samples are not sufficient. The linear model, which is a function of unknown parameters, is built through extracting all possible base functions from the standard GP tree by utilizing the symbolic processing algorithm. In addition to a standard linear model consisting of mathematic functions, one variant form of a linear model, which can be built using low order Taylor series and can be converted into the standard form of a polynomial, is considered in this paper. The suggested model can be utilized as a designing tool to predict design parameters with small accumulated data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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