Cooling by the flow of water through an embedded cooling pipe has become a common and effective artificial thermal control measure for massive concrete structures. However, an extreme thermal gradient induces significant thermal stress, resulting in thermal cracking. Using a mesoscopic finite-element (FE) mesh, three-phase composites of concrete namely aggregate, mortar matrix and interfacial transition zone (ITZ) are modeled. An equivalent probabilistic model is presented for failure study of concrete by assuming that the material properties conform to the Weibull distribution law. Meanwhile, the correlation coefficient introduced by the statistical method is incorporated into the Weibull distribution formula. Subsequently, a series of numerical analyses are used for investigating the influence of the correlation coefficient on tensile strength and the failure process of concrete based on the equivalent probabilistic model. Finally, as an engineering application, damage and failure behavior of concrete cracks induced by a water-cooling pipe are analyzed in-depth by the presented model. Results show that the random distribution of concrete mechanical parameters and the temperature gradient near water-cooling pipe have a significant influence on the pattern and failure progress of temperature-induced micro-cracking in concrete.
To evaluate the stability of a rock slope with one pre-exiting vertical crack, this paper performs corresponding probabilistic stability analysis. The existence of cracks is generally ignored in traditional deterministic stability analysis. However, they are widely found in either cohesive soil or rock slopes. The influence of one pre-exiting vertical crack on a rock slope is considered in this study. The safety factor, which is usually adopted to quantity the stability of slopes, is derived through the deterministic computation based on the strength reduction technique. The generalized Hoek-Brown (HB) failure criterion is adopted to characterize the failure of rock masses. Considering high nonlinearity of the limit state function as using nonlinear HB criterion, the multivariate adaptive regression splines (MARS) is used to accurately approximate the implicit limit state function of a rock slope. Then the MARS is integrated with Monte Carlo simulation to implement reliability analysis, and the influences of distribution types, level of uncertainty, and constants on the probability density functions and failure probability are discussed. It is found that distribution types of random variables have little influence on reliability results. The reliability results are affected by a combination of the uncertainty level and the constants. Finally, a reliability-based design figure is provided to evaluate the safety factor of a slope required for a target failure probability.
Yoon, Jae Young;Lee, Tae Hyun;Ryu, Kyung Ha;Kim, Yong Jin;Kim, Sung Hyun;Park, Jong Won
Nuclear Engineering and Technology
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제53권1호
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pp.304-313
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2021
Nickel base Alloy X-750, which is used as fastener parts in light-water reactor (LWR), has experienced many failures by environmentally assisted cracking (EAC). In order to improve the reliability of passive components for nuclear power plants (NPP's), it is necessary to study the failure mechanism and to predict crack growth behavior by developing a probabilistic failure model. In this study, The Bayesian inference was employed to reduce the uncertainties contained in EAC modeling parameters that have been established from experiments with Alloy X-750. Corrosion fatigue crack growth rate model (FCGR) was developed by fitting into Paris' Law of measured data from the several fatigue tests conducted either in constant load or constant ΔK mode. These parameters characterizing the corrosion fatigue crack growth behavior of X-750 were successfully updated to reduce the uncertainty in the model by using the Bayesian inference method. It is demonstrated that probabilistic failure models for passive components can be developed by updating a laboratory model with field-inspection data, when crack growth rates (CGRs) are low and multiple inspections can be made prior to the component failure.
A probabilistic assessment of the seismic-excited buildings with a multiple-tuned-mass-damper (MTMD) system is carried out in the presence of uncertainties of the structural model, MTMD system, and the stochastic model of the seismic excitations. A free search optimization procedure of the individual mass, stiffness and, damping parameters of the MTMD system based on the snap-drift cuckoo search (SDCS) optimization algorithm is proposed for the optimal design of the MTMD system. Considering a 10-story structure in three cases equipped with single tuned mass damper (STMS), 5-TMD and 10-TMD, sensitivity analyses are carried out using Sobol' indices based on the Monte Carlo simulation (MCS) method. Considering different seismic performance levels, the reliability analyses are done using MCS and kriging-based MCS methods. The results show the maximum structural responses are more affected by changes in the PGA and the stiffness coefficients of the structural floors and TMDs. The results indicate the kriging-based MCS method can estimate the accurate amount of failure probability by spending less time than the MCS. The results also show the MTMD gives a significant reduction in the structural failure probability. The effect of the MTMD on the reduction of the failure probability is remarkable in the performance levels of life safety and collapse prevention. The maximum drift of floors may be reduced for the nominal structural system by increasing the TMDs, however, the complexity of the MTMD model and increasing its corresponding uncertainty sources can be caused a slight increase in the failure probability of the structure.
지반공학 분석에는 재료정수의 샘플링 및 실험기술에 이르기까지 많은 불확실성의 원인이 존재한다. 암반사면의 평면파괴에 대한 기존의 결정론적 안정성 분석은 안전율은 계산하지만, 파괴확률이나 신뢰지수를 고려하지 않는다. 기존의 사면안정해석에서는 지반의 불확실성을 전체적 안전율로 평가하여 현실적인 암반사면의 안정성을 자세히 평가하기가 힘들다. 본 논문에서는 암석사면의 평면파괴에 적용되는 MCS, FOSM, PEM, Taylor Series와 같은 기존의 확률론적 분석기법을 자세히 검토한다. 몬테카를로 방법(MCS)은 가장 정확한 확률론적 안전율을 계산한다. 그러나 이 방법은 시간이 많이 걸리는 문제가 발생되므로 간이 확률론적 방법은 MCS에 대한 대안이 될 수 있다. 이 연구에서는 간이 확률론적 방법을 사용하여 암반사면의 평면파괴에 대한 확률분석을 제시하였다.
A probabilistic model for fatigue life of a structural component is derived when the component is in a variable-amplitude loading environment. The physical mechanism which governs fatigue failure is used to model the fatigue life. Especially, the judgement of rotational symmetry in the-stress-intensity-factors results in the probability distribution for fatigue life. The probability distribution is related to the familiar truncated Gaussian distribution, which has a single parameter with a direct physical meaning.
A probabilistic production costing model based on the economic load dispatch has been developed. Objective function is composed of fuel cost which is a function of generation output and the failure cost. Coefficients of the failure cost is determined from the known equivalent generation cost. The model is compared with other existing methodolgies and the excellent results are obtained.
The Weibull distribution is a good candidate for accurate probabilistic model with its rich shape-forming ability and relatively simple CDF(cumulative distribution function). If there are sufficient information to get convincible mean and variance for a probabilistic event, reliable parameters of the Weibull distribution can be determined uniquely. However, sufficient information is not given as usual. There needs more deliberate model building method for that case. This Paper presents an effective parameter estimation technique for Weibull distribution with limited failure data.
자원할당 시스템에서는 자원에 대한 요구연산과 반환연산이 반복적으로 이루어진다. 자원을 요구한 프로세스는 우선순위에 따라 할당받은 뒤, 일정 기간 사용 후 다시 반납하게 된다. 이때 자원에 오류가 발생하면 그 오류로부터 회복될 때까지 할당이 지연되거나, 할당받은 프로세스를 중단하는 사태가 발생한다. 이 논문은 이와 같은 처리 과정을 효과적으로 분석하기 위해, 기존의 프로세스 대수학 ACSR에 확률적 선택연산 개념을 추가한 확률적 ACSR 을 설계하였다. 확률적 ACSR을 이용하여 요구연산과 반환연산이 발생하는 비율과, 오류가 발생하고 그 오류로부터 복구하는 비율을 확률적으로 표기하고 분석할 수 있음을 보였다.
The capacity spectrum method (CSM) is a deterministic seismic analysis approach wherein the expected seismic response of a structure is established as the intersection of the demand and capacity curves. Recently, there are a few studies about a probabilistic CSM where uncertainties in design factors such as material properties, loads, and ground motion are being considered. However, researches show that soil-structure interaction also affects the seismic responses of structures. Thus, their uncertainties should also be taken into account. Therefore, this paper presents a probabilistic approach of using the CSM for seismic analysis considering uncertainties in soil properties. For application, a reinforced concrete bridge column structure is employed as a test model. Considering the randomness of the various design parameters, the structure's probability of failure is obtained. Monte Carlo importance sampling is used as the tool to assess the structure's reliability when subjected to earthquakes. In this study, probabilistic CSM with and without consideration of soil uncertainties are compared and analyzed. Results show that the analysis considering soil structure interaction yields to a greater probability of failure, and thus can lead to a more conservative structural design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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