A new technique using a search method which is based on fuzzy multi-criteria function is proposed for GMS(generator maintenance scheduling) in order to consider multi-objective function. Not only minimization of probabilistic production cost but also maximization of system reliability level are considered for fuzzy multi-criteria function. To obtain an optimal solution for generator maintenance scheduling under fuzzy environment, fuzzy multi-criteria relaxation method(fuzzy search method) is used. The practicality and effectiveness of the proposed approach are demonstrated by simulation studies for a real size power system model in Korea in 2010.
A new technique using search method based on fuzzy multi-criteria function is proposed fur flexible generator maintenance scheduling. Minimization of probabilistic production cost, maximization of system reliability level and air pollution are considered fur fuzzy multi-criteria function. To obtain an optimal solution for generator maintenance scheduling under fuzzy environment fuzzy multi-criteria relaxation method(fuzzy search method) is used. The practicality and effectiveness of the proposed approach are demonstrated by the simulation results of the real size model system of KEPCO-1997 SYSTEM.
탄산화는 지하구조물에서 발생하는 대표적인 열화현상으로 내구성 문제를 야기하며, 이는 보수를 통하여 사용성능을 확보해야 한다. 본 연구는 확률론적인 방법을 고려하여 최적의 보수시기를 도출하며 초기 및 보수조건을 고려하여 복잡한 확률 해석 없이 최적의 보수시기 도출식을 제안하는 것이다. 이를 위해 초기시공에 따른 내구수명, 보수를 통해 연장된 내구수명, 그리고 각각의 변동성을 고려하여 보수횟수를 감소시킬 수 있는 기간을 평가하였다. 각각의 기간을 독립적으로 가정하여 10~50년간의 해석을 수행하였으며, 최적의 보수시기를 평가할 수 있는 식을 회귀분석을 통해 제안하였다. 변동계수의 변화는 보수횟수를 줄이는 데 큰 영향을 주지 못하지만 임계시점에서의 확률변화에 큰 영향을 주었다. 또한 보수재를 통한 내구수명의 증가는 보수횟수를 줄이는 데 큰 역할을 하였다. 제안된 식은 정량적인 수명의 변동성을 정의한다면 효과적인 유지관리 기법으로 사용될 수 있다.
Reliability analysis and prediction of next failure time is critical to sustain weapon systems, concerning scheduled maintenance, spare parts replacement and maintenance interventions, etc. Since 1981, many methodology derived from various probabilistic and statistical theories has been suggested to do that activity. Nowadays, many A.I. tools have been used to support these predictions. Support Vector Regression(SVR) is a nonlinear regression technique extended from support vector machine. SVR can fit data flexibly and it has a wide variety of applications. This paper utilizes SVM and SVR with combining time series to predict the next failure time based on historical failure data. A numerical case using failure data from the military equipment is presented to demonstrate the performance of the proposed approach. Finally, the proposed approach is proved meaningful to predict next failure point and to estimate instantaneous failure rate and MTBF.
THERP (Technique for Human Error Rate Prediction) methodology has been widely used for probabilistic safety assessments. The NUREG report involving this methodology is also called the HRA handbook. The THERP assumes that all actions involved in implementing a task are considered as components. In this paper human error rates associated with maintenance are evaluated by the THERP methodology. A gas governor system is used as an example which is also a risky system like nuclear power plants. It is also demonstrated that this approach is flexible in that it can be applied to any operator actions related to test and maintenance.
염해에 콘크리트 구조물은 사용기간의 증가에 따라 내구성에 문제가 발생하므로 보수를 포함한 유지관리가 필수적이다. 일반적으로 결정론적인 방법으로 내구수명이 결정되고 이에 따라 유지관리비가 평가되고 있으나, 확률론적 유지관리 기법을 고려할 경우 연속적인 보수비용이 평가되므로 합리적인 유지관리가 가능하다. 기존의 확률론적 유지관리 기법에서는 정규분포만 고려되었으나, 본 연구에서는 초기 내구수명 및 보수에 따른 수명-확률함수에 로그함수를 고려할 수 있도록 개선되었으며, OPC 및 GGBFS를 사용한 콘크리트에 대하여 보수비용을 평가하였다. 로그 함수를 가지는 수명-확률함수는 중앙값 이전보다 이후에 미치는 영향이 지배적이므로 초기 내구수명 분포에 유리하며 전반적으로 낮은 보수비용을 도출할 수 있다. GGBFS를 사용한 콘크리트는 OPC 콘크리트 비하여 높은 내구수명과 낮은 보수횟수를 통하여 30% 수준으로 보수비가 감소하였다. 본 연구에서 도출된 확률론적 유지관기 기법은 정규분포 뿐 아니라 로그분포를 가지는 수명-확률함수를 초기 및 다양한 보수시기에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 더욱 합리적인 보수비용을 도출할 수 있다.
본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시하였다. 제시된 예측 방법은, 새로운 계측 데이터가 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적인 업데이팅이 가능하며 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 탄산화 내구성 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법(LHS)으로 간단하게 정리되고, 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이 방법은 콘크리트 구조물의 설계에 유용하게 사용될 수 있으며, 모니터링을 통한 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있다. 본 논문에서 사전예측치는 탄산화에 노출된 국내 콘크리트 구조물 데이터(3700개 시편)를 이용하여 콘크리트 탄산계수의 확률 특성을 고려하여 나타내었으며, 우도함수는 현장 모니터링 데이터를 이용하였으며 사후예측치는 사전예측치와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 또한, 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS)과 LHS의 비교를 통하여 본 논문에서 수행된 LHS를 이용한 샘플링기법이 보다 효율적인 시뮬레이션 수행이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 구조 응답의 불확실성을 고려하여 신뢰성해석을 수행한 후 구조물의 최적설계를 수행하기 위한 프로그램 기법을 제안하고자 한다. 신뢰성해석을 위해 AFOSM법을 이용하였으며, 해석에 의한 파괴확률과 신뢰도 지수값을 제약조건으로 이용하여 최적설계를 수행하였다. 최적설계방법으로는 최적정기법으로 가장 강력한 SQP법을 사용하였다. 제약조건과 불확실량 고려 유 무에 따른 해석결과 본 연구에서 대상으로 한 트러스의 경우 불확실량을 고려한 경우 최소중량이 20.92%, 평면골조의 경우 평균 8.08% 증가하였다.
In this paper an extension to the method for the identification of mechanical parameters of nonlinear systems proposed in Breccolotti and Materazzi (2007) for MDoF systems is presented. It can be used for damage identification purposes when damage modifies the linear characteristics of the investigated structure. It is based on the following two main features: the solution of the Fokker-Planck equation that describes the response probabilistic properties of the system when it is excited by external Gaussian loads; and a model updating technique that minimizes the differences between the response of the actual system and that of a parametric system used to identify the unknown parameters. Numerical analysis, that simulate virtual experimental tests, are used in the paper to show the capabilities of the method and to analyse the conditions required for its application.
경사제 피복재의 시간에 따른 파괴확률을 산정할 수 있는 추계학적 Markov 확률모형을 개발하였다. 하중발생에 대한 CP/RP 해석과 누적피해사건에 대한 DP 해석을 결합하여 수학적 모형을 수립하고 경사제 피복재에 적용하였다. 피복재의 피해수준에 대한 정의와 MCS 기법을 이용하여 이행확률을 산정하고 분석하였다. 산정된 이행확률들은 확률적으로나 물리적으로 만족해야하는 제약조건들을 잘 충족한다. 또한 경사제 피복재의 설계와 관련하여 중요한 변수로 생각되는 재현기간 및 안전율의 변화에 따른 시간 의존 파괴확률을 산정하여 그 거동 특성을 자세히 비교 분석하였다. 특히 시간 의존 파괴확률이 이전단계의 피해수준에 의해 어떻게 달라지는지를 정량적으로 해석할 수 있었다. 마지막으로 유지관리에서 가장 중요한 보수보강 시점을 결정할 수 있는 두 가지 접근방법을 제시하고 경제성 분석을 포함한 다양한 해석이 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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