This paper presents a reliability-based shape optimization (RBSO) using the growth-strain method. An actual design involves uncertain conditions such as material property, operational load, Poisson's ratio and dimensional variation. The purpose of the RBSO is to consider the variations of probabilistic constraint and performances caused by uncertainties. In this study, the growth-strain method was applied to shape optimization of reliability analysis. Even though many papers for reliability-based shape optimization in mathematical programming method and ESO (Evolutionary Structural Optimization) were published, the paper for the reliability-based shape optimization using the growth-strain method has not been applied yet. Growth-strain method is applied to performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints in the change of average mises stress. Numerical examples are presented to compare the DO with the RBSO. The results of design example show that the RBSO model is more reliable than deterministic optimization. It was verified that the reliability-based shape optimization using growth-strain method are very effective for general structure. The purpose of this study is to improve structure's safety considering probabilistic variable.
Since there are multiple random variables in the probabilistic load flow (PLF) calculation of distribution system containing distributed generation (DG) and electric vehicle charging load (EVCL), a Monte Carlo method based on composite sampling method is put forward according to the existing simple random sampling Monte Carlo simulation method (SRS-MCSM) to perform probabilistic assessment analysis of voltage quality of distribution system containing DG and EVCL. This method considers not only the randomness of wind speed and light intensity as well as the uncertainty of basic load and EVCL, but also other stochastic disturbances, such as the failure rate of the transmission line. According to the different characteristics of random factors, different sampling methods are applied. Simulation results on IEEE9 bus system and IEEE34 bus system demonstrates the validity, accuracy, rapidity and practicability of the proposed method. In contrast to the SRS-MCSM, the proposed method is of higher computational efficiency and better simulation accuracy. The variation of nodal voltages for distribution system before and after connecting DG and EVCL is compared and analyzed, especially the voltage fluctuation of the grid-connected point of DG and EVCL.
The sensitivities of a structural response due to variation of its design parameters are prerequisite in the majority of the algorithms used for fundamental problems in engineering as system uncertainties, identification and probabilistic assessments etc. The paper presents the concept of probabilistic sensitivity of suspension bridges with respect to near-fault ground motion. In near field earthquake ground motions, large amplitude spectral accelerations can occur at long periods where many suspension bridges have significant structural response modes. Two different types of suspension bridges, which are Bosporus and Humber bridges, are selected to investigate the near-fault ground motion effects on suspension bridges random response sensitivity analysis. The modulus of elasticity is selected as random design variable. Strong ground motion records of Kocaeli, Northridge and Erzincan earthquakes are selected for the analyses. The stochastic sensitivity displacements and internal forces are determined by using the stochastic sensitivity finite element method and Monte Carlo simulation method. The stochastic sensitivity displacements and responses obtained from the two different suspension bridges subjected to these near-fault strong-ground motions are compared with each other. It is seen from the results that near-fault ground motions have different impacts stochastic sensitivity responses of suspension bridges. The stochastic sensitivity information provides a deeper insight into the structural design and it can be used as a basis for decision-making.
System algorithms estimated by deterministic input may occur the error between predicted and actual output. Especially, actual system can't predict the exact outputs due to uncertainty and tolernce of input parameters. A single output to a set of inputs has a limited value without the variation. Hence, we should consider various scatters caused by the load assessment, material characteristics, stress analysis and manufacturing methods in order to perform the robust design or etimate the reliability of structure. The system design with uncertainty should perform the probabilistic structural optimization with the statistical response and the reliability. This method calculated the probability distributions of the characteristics such as stress by combining stress analysis, response surface methodology and Monte Carlo simulation and got the probabilistic sensitivity. The sensitivity of structural response with respect to in constant design variables was estimated by fracture probability. Therefore, this paper proposed the probabilistic reliability design method for fracture of uncorved freight end beam and the design criteria by fracture probability.
은밀하게 침투하여 아군의 핵심자산으로 접근하는 표적 잠수함을 상시 감시하기 위하여 수중 해저면 위치에 최적의 고정형 수동탐지소나를 배치하는 것을 고려 할 수 있다. 수동탐지소나 배치 최적화를 위한 효과도 지수는 넓은 탐지영역과 위치추정가능성의 함수로 적용할 수 있는데 계절적인 요인, 해상상태, 표적 잠수함의 침투심도 등의 다양한 확률적 변이를 포함하고 있어서 효과도지수가 배치의 입력에 대하여 확률적으로 나타나는 특성을 갖는다. 본 논문에서는 다양한 파라메타의 입력조건에 대하여 확률적인 출력을 갖는 수동탐지소나의 배치에 대한 최적화 문제를 정의하였으며, DPSO(Discrete binary version of PSO) 방법을 사용하여 최적 배치 안을 도출하기 위한 모의기반의 절차를 제시하고 고찰하였다.
A probabilistic approach for evaluating failure risk is suggested in this paper. Probabilistic fracture analyses were performed for a pressurized pipe of a Cr-Mo steel reflecting variation of material properties at high temperature. A crack was assumed to be located along the weld fusion line. Probability density functions of major variables were determined by statistical analyses of material creep and creep crack growth data measured by the previous experimental studies by authors. Distributions of these variables were implemented in Monte Carlo simulation of this study. As a fracture parameter for characterizing growth of a fusion line crack between two materials with different creep properties, $C_t$ normalized with $C^*$ was employed. And the elapsed time was also normalized with tT, Resultingly, failure probability as a function of operating time was evaluated fur various cases. Conventional deterministic life assessment result was turned out to be conservative compared with that of probabilistic result. Sensitivity analysis for each input variable was conducted to understand the most influencing variable to the analysis results. Internal pressure, creep crack growth coefficient and creep coefficient were more sensitive to failure probability than other variables.
Probabilistic buckling behavior of sandwich panel considering random system parameters using a radial basis function (RBF) approach is presented in this paper. The random system properties result in an uncertain response of the sandwich structure. The buckling load of laminated sandwich panel is obtained by employing higher-order-zigzag theory (HOZT) coupled with RBF and probabilistic finite element (FE) model. The in-plane displacement variation of core as well as facesheet is considered to be cubic while transverse displacement is considered to be quadratic within the core and constant in the facesheets. Individual and combined stochasticity in all elemental input parameters (like facesheets thickness, ply-orientation angle, core thickness and properties of material) are considered to know the effect of different degree of stochasticity, ply- orientation angle, boundary conditions, core thickness, number of laminates, and material properties on global response of the structure. In order to achieve the computational efficiency, RBF model is employed as a surrogate to the original finite element model. The stiffness matrix of global response is stored in a single array using skyline technique and simultaneous iteration technique is used to solve the stochastic buckling equations.
이 논문은 폐기물 매립지에 사용되는 차수시설로서 토목섬유-흙 시스템의 접촉면에 대한 동적거동을 예측하기 위하여 제안된 교란도함수의 확률적 특성 분석에 대한 내용을 다루고 있다. 우선 다기능 접촉면 전단시험기(M-PIA)에 의한 다수의 시험자료를 활용하여 토목섬유-흙의 접촉면에 대한 교란도함수 모델의 매개변수를 보정하고 그 통계특성을 산정하였다. 다음으로 화학적인자와 상재하중의 영향을 고려한 교란도함수의 확률적 특성분석을 위하여, 산정된 A와 Z의 통계특성과 매우 효율적인 샘플링기법인 LHS기법을 적용함으로써 교란도함수 모델의 확률적 특성인 평균, 변동계수 및 분포형태를 분석하였다. 그 결과로서 ${\xi}_D$의 수준에 따라 교란도함수의 변동성은 약 최소 10%에서 최대 28% 정도로 나타났으며, 분포형태는 대부분의 ${\xi}_D$수준에서 Weibull 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 이 연구를 통하여 획득한 교란도함수의 확률특성을 활용하면 향후 접촉면 전단강도의 불확실성과 변동성을 정량적으로 명확하게 고려할 수 있는 토목섬유-흙 접촉면의 확률론적 안전성 평가기법의 개발이 가능할 것으로 판단된다.
확률론적 해석방법 (probabilistic analysis)은 현장으로부터 획득한 자료들에서 일반적으로 발생하는 가변성과 불확실성을 효과적으로 정량화하여 해석에 이용할 수 있는 방법 중의 하나로 제안되었다. 특히 암반사면공학에서는 이러한 가변성과 불확실성이 불연속면의 방향 및 기하학적 특성, 그리고 실내실험 결과의 분산으로 나타난다. 확률론적 해석방법은 불연속면의 기하학적 특성과 강도 특성을 확률변수 (random variable)로 취급하여 신뢰성이론 (reliability theory)과 확률이론 (probability theory)을 근거로 분석하였으며 이를 기초로 하여 Monte Carlo Simulation과 같은 해석법을 이용, 구조물의 붕괴가능성을 확률로 표현하였다. 확률론적 해석 방법은 기존의 안전율을 대체하여 구조물의 안정성을 붕괴확률 (probability of failure)로 제안하였으며 이 붕괴확률은 안전율의 확률분포함수 (probability density function)에서 안전율이 1보다 작을 가능성을 확률로 나타낸 수치이다. 이 방법은 안전율의 개념을 기초로 하여 자료의 분산을 고려하지 않은 채 단일 대표 값만을 이용하여 구조물의 안정성을 판단하는 전통적인 결정론적 해석방법 (deterministic analysis)과 비교되어진다. 본 논문에서는 확률론적 해석방법을 이용하여 불연속면 특성들의 확률특성을 고찰하였으며 이를 기초로 하여 암반사면의 안정성 해석에 응용했다. 또한 확률론적 해석과 결정론적인 해석의 결과를 비교, 그 차이점을 설명하고자 하였다.
지반정수의 신뢰성 높은 확률분포형을 결정하기 위해서는 분석자료에 대한 이상치 및 무작위성 검정, 적용한 확률 분포형의 매개변수 추정 및 매개변수 적합성 검정, 마지막으로 확률분포형의 적합성 검정의 과정이 필요하며, 위의 순서로 지반정수의 확률분포형을 산정할 것을 제안하였다. 본 연구에서는 제안한 절차에 따라 분석대상 지반으로 선정된 인천 송도지역 지반정수들의 확률분포형을 추정하였으며, 추가로 지반정수들의 변동성을 나타내는 변동계수를 산정하였다. 이와 같이 신뢰성 높은 지반정수들의 확률분포형과 변동계수는 확률론적 설계방법에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 결정론적 설계에 사용될 지반정수의 합리적인 결정에 사용될 수 있는 중요한 자료로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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