• Composites Research
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• 제23권2호
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• pp.40-47
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• 2010

본 논문에서는 복합 반응면 기법을 제안하고 성능을 고찰하였다. 복합 반응면 기법은 MPP의 좌표를 기준으로 하여 근사모델을 반복 계산하는 기법이다. 성능을 검증하기 위해 비선형 함수와 복합재 적층판에 대하여 신뢰성 해석 기법을 적용하여 파괴확률, MPP(Most Probable failure Point), 신뢰도 지수를 계산하고 일반적인 반응면 기법의 결과와 비교하였다. 파괴확률은 비선형 한계상태식을 가정하고 임의의 파괴 기준을 정의하여 계산하였다. 제안한 복합 반응면 기법을 이용하여 파괴확률을 계산한 결과 일반적인 반응면 기법보다 향상된 성능을 나타내었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.635-642
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• 2014

본 연구에서는 고체로켓의 임무 수행 중 연소실 내압으로 인해 발생하는 고체로켓 케이스의 3가지 고장(응력파괴, 균열파괴, 볼트 체결 부 파손) 확률을 효과적으로 예측하는 기법을 개발하였다. 전체적인 확률계산 과정은 다음과 같다: 1) 고체로켓 모터의 고장모드에 영향을 주는 설계 변수선정 및 확률분포 부여, 2) 연소해석을 통한 로켓의 최대작동압력(maximum expected operating pressure, MEOP)의 확률분포 계산, 3) 케이스의 응력과 변형 형상을 구하기 위한 유한요소해석, 4) 3가지 고장함수에 대한 신뢰도예측의 수행, 계산의 편의를 위해 유한요소모델은 축대칭으로 가정하였고 볼트 체결 부의 접촉을 고려하였다. 효율적인 신뢰도예측을 위해 FORM(first-order reliability method) 기법을 통해 MPP(most probable failure point)를 탐색한 후, LHS(latin hypercube sampling)와 반응표면기법을 적용하여 고장모드를 다항식으로 근사화하며, 중요도 추출법을 적용하여 고장확률을 계산하였다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제16권4호
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• pp.510-519
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• 2015

Concerning the issue of high-dimensions, hybrid uncertainties of randomness and intervals including implicit and highly nonlinear limit state function, reliability analysis based on the hybrid uncertainty reliability mode combining with back propagation neural network (HU-BP neural network) is proposed in this paper. Random variables and interval variables are as input layer of the neural network, after the training and approximation of the neural network, the response variables are obtained through the output layer. Reliability index is calculated by solving the optimization model of the most probable point (MPP) searching in the limit state band. Two numerical cases are used to demonstrate the method proposed in this paper, and finally the method is employed to solving an engineering problem of the aerospace friction plate. For this high nonlinear, small failure probability problem with interval variables, this method could achieve a good analysis result.

• 대한기계학회논문집A
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• 제33권12호
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• pp.1464-1470
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• 2009

RBDO approach based on a sampling method with the Kriging metamodel and Constraint Boundary Sampling (CBS), which is sequential sampling method to generate metamodels is proposed. The major advantage of the proposed RBDO approach is that it does not require Most Probable failure Point (MPP) which is essential for First-Order Reliability Method (FORM)-based RBDO approach. The Monte Carlo Sampling (MCS), most well-known method of the sampling methods for the reliability analysis is used to assess the reliability of constraints. In addition, a Cumulative Distribution Function (CDF) of the constraints is approximated using Moving Least Square (MLS) method from empirical distribution function. It is possible to acquire a probability of failure and its analytic sensitivities by using an approximate function of the CDF for the constraints. Moreover, a concept of inactive design is adapted to improve a numerical efficiency of the proposed approach. Computational accuracy and efficiency of the proposed RBDO approach are demonstrated by numerical and engineering problems.