The concept of reliability has been applied to the topology optimization based on a reliability index approach or a performance measure approach. Since these approaches, called double-loop single vector approach, require the nested optimization problem to obtain the most probable point in the probabilistic design domain, the time for the entire process makes the practical use infeasible. In this work, new reliability-based topology optimization method is proposed by utilizing single-loop single-vector approach, which approximates searching the most probable point analytically, to reduce the time cost. The results of design examples show that the proposed method provides efficiency curtailing the time for the optimization process and accuracy satisfying the specified reliability.
International Journal of Reliability and Applications
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제10권2호
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pp.109-118
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2009
Crankshaft, the core element of the engine of a vehicle, transforms the translational motion generated by combustion to rotational motion. Its failure will cause serious damage to the engine so its reliability verification must be performed. In this study, the S-N data of the bending and torsion fatigue limits of a crankshaft are derived. To evaluate the reliability of the crankshaft, reliability verification and analysis are performed. For the purpose of further evaluation, the bending and torsion tests of the original crankshaft are carried out, and failure mode analysis is made. The appropriate number of samples, the applied load, and the test time are computed. On the basis of the test results, Weibull analysis for the shape and scale parameters of the crankshaft is estimated. Likewise, the $B_{10}$ life under 50% of the confidence level and the MTTF are exactly calculated, and the groundwork for improving the reliability of the crankshaft is laid.
In this study, the effective method for reliability estimation is proposed using tow-staged kriging metamodel and genetic algorithm. Kriging metamodel can be determined by appropriate sampling range and the number of sampling points. The first kriging metamodel is made based on the proposed sampling points. The advanced f'=rst order reliability method is applied to the first kriging metamodel to determine the reliability and most probable failure point(MPFP) approximately. Then, the second kriging metamodel is constructed using additional sampling points near the MPFP. These points are selected using genetic algorithm that have the maximum mean squared error. The Monte-Carlo simulation is applied to the second kriging metamodel to estimate the reliability. The proposed method is applied to numerical examples and the results are almost equal to the reference reliability.
본 논문은 개발 중에 있는 굴삭기 무인조종 로봇을 대상으로 시스템 신뢰도 평가 방법을 제안하고, 제안한 방법을 이용하여 수행한 신뢰도 보증시험에 대한 결과를 나타낸다. 로봇 시스템은 위험한 작업환경에서 작업자의 안전을 위하여 개발되었으며 전체 시스템의 신뢰도는 각 구성품의 신뢰도로부터 계산될 수 있다. 따라서 세 가지 주요 구성품 각각에 대한 전용 시험 장비를 제작하여 가속수명시험에 사용하였다. 가속수명시험 결과를 이용하여 신뢰수준에 따른 보증할 수 있는 평균수명을 추정하고, 적은 시료 수를 사용하는 시스템 신뢰도 보증 시험법을 제안하였다.
Reliability-based Topology optimization(RBTO) is to get an optimal design satisfying uncertainties of design variables. Although RBTO based on homogenization and density distribution method has been done, RBTO based on BESO has not been reported yet. This study presents a reliability-based topology optimization(RBTO) using bi-directional evolutionary structural optimization(BESO). Topology optimization is formulated as volume minimization problem with probabilistic displacement constraint. Young's modulus, external load and thickness are considered as uncertain variables. In order to compute reliability index, four methods, i.e., RIA, PMA, SLSV and ADL(adaptive-loop), are used. Reliability-based topology optimization design process is conducted to obtain optimal topology satisfying allowable displacement and target reliability index with the above four methods, and then each result is compared with respect to numerical stability and computing time. The results of this study show that the RBTO based on BESO using the four methods can effectively be applied for topology optimization. And it was confirmed that DLSV and ADL had better numerical efficiency than SLSV. ADL and SLSV had better time cost than DLSV. Consequently, ADL method showed the best time efficiency and good numerical stability.
본 논문은 탄약, 미사일, 우주발사체 등과 같은 일회성(one-shot) 시스템의 가부반응데이터를 이용하여 신뢰도를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 모수 추정법을 기반으로 한다. 제안한 방법은 가부반응 데이터의 시간에 따른 고장 비율 감소를 고려하였으며 모수 추정법의 문제점을 극복할 수 있다. 기존 문헌에 공개된 7 가지 추정방법들과 제안한 방법과의 정확성을 비교하여 제안한 방법을 검증하였다. 정확성 비교 시, 다양한 샘플 수 변화를 고려하여 신뢰도 추정결과에 대한 SSE를 이용하였다. 정확성 비교 결과, 제안한 방법은 다른 방법에 비해 정확성이 높은 신뢰도 추정결과를 제공하였다.
This paper presents a reliability-based topology optimization (RBTO) based on bidirectional evolutionary structural optimization (BESO). In design of a structure, uncertain conditions such as material property, operational load and dimensional variation should be considered. Deterministic topology optimization (DTO) is performed without considering the uncertainties related to the design variables. However, the RBTO can consider the uncertainty variables because it can deal with the probabilistic constraints. The reliability index approach (RIA) and the performance measure approach (PMA) are adopted to evaluate the probabilistic constraints in this study. In order to apply the BESO to the RBTO, sensitivity number for each element is defined as the change in the reliability index of the structure due to removal of each element. Smoothing scheme is also used to eliminate checkerboard patterns in topology optimization. The limit state indicates the margin of safety between the resistance (constraints) and the load of structures. The limit State function expresses to evaluate reliability index from finite element analysis. Numerical examples are presented to compare each optimal topology obtained from RBTO and DTO each other. It is verified that the RBTO based on BESO can be effectively performed from the results.
Lee, Choon-Yeol;Kwon, Jae-Do;Chai, Young S.;Jang, Ki-Sang
Journal of Mechanical Science and Technology
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제14권2호
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pp.207-214
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2000
Fracture phenomenon has been reported on blades, rotors, connections and rotor discs of LP turbines of nuclear power plants, which is caused by fatigue, stress corrosion and erosion. In this study, as a tool of reliability evaluation, a number of stress and fracture analyses were performed on the defected area under various operating conditions using the finite element method. Possible defects on key-way and rotor disc were assumed to be two-dimensional cracks and centrifugal force, temperature distribution and shrink-fit effect were included as external loads. From stress analysis results, stress intensity factors were obtained and these values can be utilized to evaluate reliability and predict remaining lifetime of the turbine discs.
Reliability of CMOS has been severed under aggressive device scaling. Conventional technologies such as lightly doped drain (LDD) and forming gas annealing (FGA) have been applied for better device reliability, but further advances are modest. Alternatively, electro-thermal annealing (ETA) which utilizes Joule heat produced by electrodes in a MOSFET, has been newly introduced for gate dielectric curing. However, concerns about mechanical stability during the electro-thermal annealing, have not been discussed, yet. In this context, this paper demonstrates the mechanical stability of nanosheet FET during the electro-thermal annealing. The effect of mechanical stresses during the electro-thermal annealing was investigated with respect to device design parameters.
본 논문에서는 전자제품의 소형화와 고성능화에 따라 패키징 기술에서 핵심적인 역할을 하는 솔더 조인트의 신뢰성 평가 방법을 소개한다. 우선, 다양한 합금 조성과 제품 형태에 따른 솔더의 특성을 설명하고, 여러 패키지에서의 솔더 조인트 구조에 대한 개요를 제시한다. 그 다음 솔더 합금의 조성과 미시구조가 솔더의 열적 및 기계적 특성에 미치는 영향을 분석하며, 솔더 크리프 거동에 대해 간략히 소개한다. 이어서, 신뢰성 평가를 위한 크리프 모델과 피로 모델 등을 고려한 분석 기법들을 소개하고, 솔더 조인트의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대해 논의한다. 본 연구는 반도체 패키징 기술 분야에서 솔더 조인트의 신뢰성 평가와 개선에 유익한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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