The well-conditioned observer in a stochastic system is designed so that the observer is less sensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. These factors include not only deterministic issues such as unknown initial estimation error, round-off error, modeling error and sensing bias, but also stochastic issues such as disturbance and sensor noise. In deterministic perspectives, a small value in the L$_2$ norm condition number of the observer eigenvector matrix guarantees robust estimation performance to the deterministic issues and its upper bound can be minimized by reducing the observer gain and increasing the decay rate. Both deterministic and stochastic issues are considered as a weighted sum with a LMI (Linear Matrix Inequality) formulation. The gain in the well-conditioned observer is optimally chosen by the optimization technique. Simulation examples are given to evaluate the estimation performance of the proposed observer.
After Japanese Fukushima nuclear power plant accident caused by the beyond design basis earthquake and tsunami, it has turned to be a major challenge for nuclear safety. IAEA, US NRC and EU have provided new safety design standards for beyond design basis event, Domestic regulatory bodies have also enacted guidances for licensees and applicants on additional methods related to beyond design basis events. This paper describes several evaluation methods for applying to nuclear power plants piping for beyond design basis earthquake. As a results, energy method based on the absorbed energy on nuclear power plant, deterministic method following design code and theory, experience method considering past earthquake data and information and probabilistic methods similar to probabilistic risk assessment were reviewed.
This paper provides methods for the deterministic and reliability-based design of the support pressures necessary to prevent tunnel face collapse. The deterministic method is developed by extending the use of the unique load multiplier, which is embedded within OptumG2/G3 with the intention of determining the maximum load that can be supported by a system. Both two-dimensional and three-dimensional examples are presented to illustrate the applications. The obtained solutions are validated according to those derived from the existing methods. The reliability-based method is developed by incorporating the Response Surface Method and the advanced first-order second-moment reliability method into the bisection algorithm, which continuously updates the support pressure within previously determined brackets until the difference between the computed reliability index and the user-defined value is less than a specified tolerance. Two-dimensional reliability-based support pressure is compared and validated via Monte Carlo simulations, whereas the three-dimensional solution is compared with the relationship between the support pressure and the resulting reliability index provided in the existing literature. Finally, a parametric study is carried out to investigate the influences of factors on the required support pressure.
For the purpose of developing the method for efficiently calculating the design sensitivity and the reliability for the complicated structure such as ship structure, the probabilistic finite element method is introduced to formulate the deterministic design sensitivity analysis method and incorporated with the second moment reliability methods such as MVFOSM, AFOSM and SORM. Also, the probabilistic design sensitivity analysis needed in the reliability-based design is performed. The reliability analysis is carried out for the initial yielding failure, in which the derivative derived in the deterministic desin sensitivity is used. The present PFEM-based reliability method shows good agreement with Monte Carlo method in terms with the variance of response and the associated probability of failure even at the first or first few iteration steps. The probabilistic design sensitivity analysis evaluates explicitly the contribution of each random variable to probability of failure. Further, the reliability index variation can be easily predicted by the variation of the mean and the variance of the random variables.
The design methods of mechanical systems are largely classified into deterministic methods and stochastic methods. In deterministic methods, design parameters are assumed to have fixed values. On the other hand, in stochastic methods, design parameters are assumed to be statistically distributed. When a stochastic method is employed, statistical characteristics of the populations of design variables are assumed to be known. However, very often, it is almost impossible or very expensive to obtain the statistical characteristics of the populations. Therefore a sample survey method is usually employed for stochastic methods. This paper describes the procedure of estimating the statistical characteristics of populations by employing sample data sets. An example of AFM micro cantilever beam is employed to show the effectiveness of the procedure.
This paper examined the probabilistic load analysis for the tailplane during pitching maneuvering in the conceptual aircraft design phase. The flight load analysis based on the probabilistic distribution of design variables are compared with the results of the deterministic analysis. Two forms of variable distribution are used in this paper. One is standard normal distribution, the other distribution is calculated from the results of short-period longitudinal equation of aircraft motion. The influence of the distribution parameter on the probabilistic load analysis was investigated and the significant design variables that have an impact on the mean and variance of probabilistic load were identified. The comparison indicates that probabilistic load analysis provides more reliable probabilistic load distribution for the structural design than the traditional deterministic analysis.
Research reactors for radioisotope production, fuel and material testing and research activities are designed, constructed and operated based on the society's needs. In this study, neutronic and thermal hydraulic design of a high neutron flux research reactor core for radioisotope production is presented. Main parameters including core excess reactivity, reactivity variations, power and flux distribution during the cycle, axial and radial power peaking factors (PPF), Pu239 production and minimum DNBR are calculated by nuclear deterministic codes. Core calculations performed by deterministic codes are validated with Monte Carlo code. Comparison of the neutronic parameters obtained from deterministic and Monte Carlo codes indicates good agreement. Finally, subchannel analysis performed for the hot channel to evaluate the maximum fuel and clad temperatures. The results show that the average thermal neutron flux at the beginning of cycle (BOC) is 1.0811 × 1014 n/㎠-s and at the end of cycle (EOC) is 1.229 × 1014 n/㎠-s. Total Plutonium (Pu239) production at the EOC evaluated to be 0.9487 Kg with 83.64% grade when LEU (UO2 with 3.7% enrichment) used as fuel. This designed reactor which uses LEU fuel and has high neutron flux and low plutonium production could be used for peaceful nuclear activities based on nuclear non-proliferation treaty concepts.
This study is to suggest a probabilistic design determining configurations of slider air bearings with the dimensional manufacturing tolerances of the ABS. The probabilistic design problem is formulated to minimize the variation in flying height from a target value while satisfying the desired probabilities keeping the pitch and roll angles within suitable range. The proposed approach first solves the deterministic optimization problem. Then, beginning with this solution, the RBDO is continued with the probabilistic constraints affected by the random variables with a fixed standard deviation in normal distribution. The RBDO results are directly compared with the values of the initial design and the results of the deterministic optimization, respectively. The reliability analyses are performed by the descriptive sampling (DS) to show the effectiveness and accuracy of the proposed approach. It is demonstrated that the proposed RBDO approach can efficiently obtain an optimum solution satisfying all the desired probabilistic constraints.
Reliability Based Design Optimization(RBDO) is one of the optimization methods that minimize the product failure due to small changes of operating conditions or process errors. It searches the optimum that satisfies the safety margin of each constraint, and it gives stable and reliable designs. However, RBDO requires many times oj computational efforts compared with the conventional deterministic optimization(DO) to evaluate the probability of failure about each constraint, therefore it is hard to apply directly to large-scaled problems such as a flexible wing shape design optimization. For the efficient reliability analysis, the approximate reliability analysis method with the two-point approximation(TPA) is proposed In this study, the lift-to-drag ratio maximization designs are performed with 3-dimensional Navier-Stokes analysis and NASTRAN structural analysis, and the optimization results about the deterministic, FORM and SORM are compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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