This paper describes a probabilistic remaining life assessment program for the creep crack growth. The probabilistic life assessment program is developed to increase the reliability of life assessment. The probabilistic life assessment involves some uncertainties, such as, initial crack size, material properties, and loading condition, and a triangle distribution function is used for random variable generation. The resulting information provides the engineer with an assessment of the probability of structural failure as a function of operating time given the uncertainties in the input data. This study forms basis of the probabilistic life assessment technique and will be extended to other damage mechanisms.
Uncertainty and variability in Life Cycle Assessment(LCA) have been significant key issues in LCA methodology with techniques in other research area such as social and political science. Variability is understood as stemming from inherent variations in the real world, while uncertainty comes from inaccurate measurements, lack of data, model assumptions, etc. Related articles in this issues were reviewed for classification, distinguish and elaboration of probabilistic/stochastic health risk analysis application in LCA. Concept of focal zone, streamlining technique, scenario modelling and Monte Carlo/Latin Hypercube risk analysis were applied to the uncertainty/variability analysis of health risk in LCA. These results show that this general framework of multi-disciplinary methodology between probabilistic health risk assessment and LCA was of benefit to decision making process by suppling information about input/output data sensitivity, health effect priority and health risk distribution. There should be further research needs for case study using this methodology.
Health risk assessment is applied to streamlining LCA(Life Cycle Assessment) using Monte carlo simulation for probabilistic/stochastic exposure and risk distribution analysis caused by data variability and uncertainty. A case study was carried out to find benefits of this application. BTC(Benzene, Trichloroethylene, Carbon tetrachloride mixture alias) personal exposure cases were assumed as production worker(in workplace), manager(in office) and business man(outdoor). These cases were different from occupational retention time and exposure concentration for BTC consumption pattern. The result of cancer risk in these 3 scenario cases were estimated as $1.72E-4{\pm}1.2E+0$(production worker; case A), $9.62E-5{\pm}1.44E-5$(manger; case B), $6.90E-5{\pm}1.16E+0$(business man; case C), respectively. Portions of over acceptable risk 1.00E-4(assumed standard) were 99.85%, 38.89% and 0.61%, respectively. Estimated BTC risk was log-normal pattern, but some of distributions did not have any formal patterns. Except first impact factor(BTC emission quantity), sensitivity analysis showed that main effective factor was retention time in their occupational exposure sites. This case study is a good example to cover that LCA with probabilistic risk analysis tool can supply various significant information such as statistical distribution including personal/environmental exposure level, daily time activity pattern and individual susceptibility. Further research is needed for investigating real data of these input variables and personal exposure concentration and application of this study methodology.
Performance-based remaining life assessment of reinforced concrete bridge girders, subject to chloride-induced corrosion of reinforcement, is addressed in this paper. Towards this, a methodology that takes into consideration the human judgmental aspects in expert decision making regarding condition state assessment is proposed. The condition of the bridge girder is specified by the assignment of a condition state from a set of predefined condition states, considering both serviceability- and ultimate- limit states, and, the performance of the bridge girder is described using performability measure. A non-homogeneous Markov chain is used for modelling the stochastic evolution of condition state of the bridge girder with time. The thinking process of the expert in condition state assessment is modelled within a probabilistic framework using Brunswikian theory and probabilistic mental models. The remaining life is determined as the time over which the performance of the girder is above the required performance level. The usefulness of the methodology is illustrated through the remaining life assessment of a reinforced concrete T-beam bridge girder.
A study on the probabilistic methodology for the estimation of the remaining life of Pressurized pipelines containing active corrosion defects is presented. This reliability assessment is earned out using extream value distribution of the corroded defects instead of already published failure perssure moded like NG18 or ASME B31G. The failure probability of pipelines depends on the number of corroded defects. and it could be calculated directly as the area exceeded a defined L V(Limited Value of corrosion depth). The remaining life of pressurized pipelines can also be estimated by the PDF of extream value distribution as calculating the exceeded area with a defined failure probability.
This study was intended to efficiently perform the probabilistic optimal safety assessment of steel cable-stayed bridges (SCS bridges) using stochastic finite element analysis (SFEA) and expected life-cycle cost (LCC) concept. To that end, advanced probabilistic finite element algorithm (APFEA) which enables to execute the static and dynamic SFEA considering aleatory uncertainties contained in random variable was developed. APFEA is the useful analytical means enabling to conduct the reliability assessment (RA) in a systematic way by considering the result of SFEA based on linearity and nonlinearity of before or after introducing initial tensile force. The appropriateness of APFEA was verified in such a way of comparing the result of SFEA and that of Monte Carlo Simulation (MCS). The probabilistic method was set taking into account of analytical parameters. The dynamic response characteristic by probabilistic method was evaluated using ASFEA, and RA was carried out using analysis results, thereby quantitatively calculating the probabilistic safety. The optimal design was determined based on the expected LCC according to the results of SFEA and RA of alternative designs. Moreover, given the potential epistemic uncertainty contained in safety index, failure probability and minimum LCC, the sensitivity analysis was conducted and as a result, a critical distribution phase was illustrated using a cumulative-percentile.
In order to evaluate variation of fatigue life of mechanical components including engineering plastics, it is important to estimate probabilistic strain-life curves to accurately define the variation of fatigue characteristics. This paper intends to provide new assessment of P-$\varepsilon$-N (probabilistic strain-life curves) for considering the variation of fatigue characteristics in polyacetal. The fatigue strain controlled tests were conducted under constant 50% humidity and room temperature condition by a universal testing machine at strain ratio, R=0. A practical procedure is introduced to evaluate probabilistic strain-life curves. Three probabilistic distributions were used for generating P-$\varepsilon$-N curves such as normal, 2-parameter and 3-parameter Weibull. In this study, 3-parameter Weibull distribution was found to be most appropriate among assumed distributions when the probability distributions of the fatigue characteristic were examined using chi-square and Kolmogorov-Smirnov test. The more appropriate P-$\varepsilon$-N curves for these materials are generated by the proposed method considering 3-parameter Weibull distribution.
확률론적 수명예측은 파라미터들의 불확실성에 대하여 확률론적인 요소를 적용한다. 따라서 기존의 결정론적 수명해석 기법에 확률론적 기법을 적용하기 위해서는 파손확률을 이용한 위험도 평가가 필요하다. 본 연구에서는 항공기 구조물의 확률론적 위험도평가를 수행하기 위하여 파손확률 추정 모델링 기법을 연구하였다. 이를 위해 파라미터들의 확률론적 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 베이지안 기법을 이용하여 파손확률을 모델링하고 실험 데이터를 이용하여 검증하였다. 연구결과 베이지안 기반의 파손확률 추정 모델링은 정량적인 파손확률을 계산하고 확률론적 위험도평가를 효과적으로 수행할 수 있음을 입증하였다.
구조물의 수명관리는 일반적으로 불확실성의 효율적 고려를 위해 신뢰성 이론을 적용한다. 전체 구조시스템의 신뢰성 평가는 구조요소의 신뢰성 평가와 구조시스템의 모델링을 통해 이루어진다. 구조시스템은 신뢰도에 대한 구조요소의 역할과 기여도를 고려하여 모델링 된다. 따라서, 구조시스템의 신뢰도는 구조요소의 모델링과 구조요소의 상관관계에 따라 서로 다른 결과를 제시하게 된다. 최초 구조시스템의 신뢰도 평가와 열화요소를 반영한 구조시스템의 수명 평가를 바탕으로 생애주기 비용 최소화와 관련된 목적함수를 가지는 최적화 과정을 통해 수명관리가 이루어진다. 본 논문에서는 구조시스템을 구성하는 구조요소의 상관관계와 더불어 기존의 연구에서 고려된 바 없는 유지보수 간의 상관관계에 따른 수명평가 영향분석을 수행하며, 이를 통해 향후 좀 더 효율적인 수명관리 기법 개발에 활용하고자 한다. 또한, 예방유지보수와 필수유지보수를 모두 고려하며, 유지보수간 독립 상태와 완전상관 상태에 따른 수명 예측 및 최적화 유지보수 계획 수립을 비교 제시한다.
Life cycle assessment (LCA) usually involves some uncertainty. These uncertainties are generally divided in two categories such lack of data and data inaccuracy in life cycle inventory (LCI). This paper explo.es a methodology on dealing with uncertainty due to lack of data in LCI. In order to treat uncertainty of LCI data, a model for data uncertainty is proposed. The model works with probabilistic curves as inputs and with Monte Carlo Simulation techniques to propagate uncertainty. The probabilistic curves were derived from the results of survey in expert network and Monte Carlo Simulation was performed using the derived probabilistic curves. The results of Monte Carlo Simulation were verified by statistical test. The proposed approach should serve as a guide to improve data quality and deal with uncertainty of LCI data in LCA projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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