접착제와 피착재의 물성치는 고정된 값을 가지기보다 항상 어느 정도의 불확실성을 내포하고 있으며, 이는 결합부의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 컨벤스 모델링을 이용하여 불확실한 물성치를 갖는 단일 겹치기 이음의 응력해석을 수행하였다. 불확실성을 고려한 수치해석 결과, 결합부에 작용하는 전단 및 수직 응력은 증가하였으며 이는 결합부의 강도 해석에 불확실성이 반드시 고려되어야 함을 보여준다. 또한 컨벡스 모델링의 신뢰성과 효율성을 입증하기 위해 몬테카를로 기법에 의한 응력 해석 결과와 비교하였으며, 두 방법에 의한 결과는 잘 일치함을 알 수 있었다.
Quantitatively modeling and propagating all sources of uncertainty stand at the core of seismic fragility assessment of structures. This paper investigates the effects of various sources of uncertainty on seismic responses and seismic fragility estimates of single-layer reticulated domes. Sensitivity analyses are performed to examine the sensitivity of typical seismic responses to uncertainties in structural modeling parameters, and the results suggest that the variability in structural damping, yielding strength, steel ultimate strain, dead load and snow load has significant effects on the seismic responses, and these five parameters should be taken as random variables in the seismic fragility assessment. Based on this, fragility estimates and fragility curves incorporating different levels of uncertainty are obtained on the basis of the results of incremental dynamic analyses on the corresponding set of 40 sample models generated by Latin Hypercube Sampling method. The comparisons of these fragility curves illustrate that, the inclusion of only ground motion uncertainty is inappropriate and inadequate, and the appropriate way is incorporating the variability in the five identified structural modeling parameters as well into the seismic fragility assessment of single-layer reticulated domes.
Because of their superior mechanical properties to isotropic materials, composite laminated plates are used for many structural applications that require high stiffness-to-weight and strength-to-weight ratios. Composite materials are always subject to a certain amount of scatter in their elastic moduli, but most analyses and designs with the materials are usually conducted by assuming that the material properties are fixed and have no uncertainties. In this paper, a convex modeling approach is introduced to take account of such uncertainties in elastic moduli. It is used with the finite element method to predict the onset of failures in composite laminated plates subject to in-plane loading. Numerical results show that failures begin at the smaller load when the uncertainties of elastic moduli considered and therefore, such uncertainties should be considered at the design stage for the safety and reliability of the structures.
Variations in system parameters due to uncertainties of parameters may result in system performance deterioration and create system internal stability problems. Uncertainties in structural modeling of structures are often considered to ensure that the control system is robust with respect to response errors. So the uncertain concept plays an important role in the analysis and design of the engineering structures. In this paper, the active control of the intelligent structures with the uncertainties is studied and a new method for analyzing the robustness of systems with the uncertainties is presented. Firstly, the system with uncertain parameters is considered as the perturbation of the system with deterministic parameters. Secondly, the feedback control law is designed on the basis of deterministic system. Thirdly, perturbation analysis and robustness analysis of intelligent structures with uncertainties are discussed when the feedback control law is applied to the original system and perturbed system. Combining the convex model of uncertainties with the finite element method, the analysis theory of the robustness of intelligent structures with the uncertainties can be developed. The description and computation of the robustness of intelligent structures with uncertain parameters is obtained. Finally, a numerical example of the application of the present method is given to show the validity of the method.
Model-based predictions of structural behavior are negatively affected by uncertainties of various type and in various stages of the structural analysis. The present paper focusses on dynamic analysis and addresses the effects of uncertainties concerning material and geometric parameters, mainly in the context of modal analysis of large-scale structures. Given the large number of uncertain parameters arising in this case, highly scalable simulation-based methods are adopted, which can deal with possibly thousands of uncertain parameters. In order to solve the reliability problem, i.e., the estimation of very small exceedance probabilities, an advanced simulation method called Line Sampling is used. In combination with an efficient algorithm for the estimation of the most important uncertain parameters, the method provides good estimates of the failure probability and enables one to quantify the error in the estimate. Another aspect here considered is the uncertainty quantification for closely-spaced eigenfrequencies. The solution here adopted represents each eigenfrequency as a weighted superposition of the full set of eigenfrequencies. In a case study performed with the FE model of a satellite it is shown that the effects of uncertain parameters can be very different in magnitude, depending on the considered response quantity. In particular, the uncertainty in the quantities of interest (eigenfrequencies) turns out to be mainly caused by very few of the uncertain parameters, which results in sharp estimates of the failure probabilities at low computational cost.
Hybrid simulation (HS) has attracted community attention in recent years as an efficient and effective experimental technique for structural performance evaluation in size-limited laboratories. Traditional hybrid simulations usually take deterministic properties for their numerical substructures therefore could not account for inherent uncertainties within the engineering structures to provide probabilistic performance assessment. Reliable structural performance evaluation, therefore, calls for stochastic hybrid simulation (SHS) to explicitly account for substructure uncertainties. The experimental design of SHS is explored in this study to account for uncertainties within analytical substructures. Both computational simulation and laboratory experiments are conducted to evaluate the pseudo-random Sobol sequence for the experimental design of SHS. Meta-modeling through polynomial chaos expansion (PCE) is established from a computational simulation of a nonlinear single-degree-of-freedom (SDOF) structure to evaluate the influence of nonlinear behavior and ground motions uncertainties. A series of hybrid simulations are further conducted in the laboratory to validate the findings from computational analysis. It is shown that the Sobol sequence provides a good starting point for the experimental design of stochastic hybrid simulation. However, nonlinear structural behavior involving stiffness and strength degradation could significantly increase the number of hybrid simulations to acquire accurate statistical estimation for the structural response of interests. Compared with the statistical moments calculated directly from hybrid simulations in the laboratory, the meta-model through PCE gives more accurate estimation, therefore, providing a more effective way for uncertainty quantification.
Hur, Jieun;Althoff, Eric;Sezen, Halil;Denning, Richard;Aldemir, Tunc
Nuclear Engineering and Technology
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제49권2호
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pp.387-394
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2017
Seismic probabilistic risk assessment (SPRA) requires a large number of simulations to evaluate the seismic vulnerability of structural and nonstructural components in nuclear power plants. The effect of structural modeling and analysis assumptions on dynamic analysis of 3D and simplified 2D stick models of auxiliary buildings and the attached nonstructural components is investigated. Dynamic characteristics and seismic performance of building models are also evaluated, as well as the computational accuracy of the models. The presented results provide a better understanding of the dynamic behavior and seismic performance of auxiliary buildings. The results also help to quantify the impact of uncertainties associated with modeling and analysis of simplified numerical models of structural and nonstructural components subjected to seismic shaking on the predicted seismic failure probabilities of these systems.
For critical structures and application, where a given reliability must be met, it is necessary to account for uncertainties and variability in material properties, structural parameters affecting the corrosion process, in addition to the statistical and decision uncertainties. This paper presents an approach to the fuzzy arithmetic based modeling of the chloride-induced corrosion of reinforcement in concrete structures that takes into account the uncertainties in the physical models of chloride penetration into concrete and corrosion of steel reinforcement, as well as the uncertainties in the governing parameters, including concrete diffusivity, concrete cover depth, surface chloride concentration and critical chloride level for corrosion initiation. The parameters of the models are regarded as fuzzy numbers with proper membership function adapted to statistical data of the governing parameters and the fuzziness of the corrosion time is determined by the fuzzy arithmetic of interval arithmetic and extension principle
The effect of structural uncertainties or measurement errors on damage detection results makes the robustness become one of the most important features during identification. Due to the wide use of vibration signatures on damage detection, the development of vibration-based techniques has attracted a great interest. In this work, a review on vibration-based robust detection techniques is presented, in which the robustness is considerably improved through modeling error compensation, environmental variation reduction, denoising, or proper sensing system design. It is hoped that this study can give help on structural health monitoring or damage mitigation control.
The results of optimum design by the deterministic approach adopted in the current design codes depend upon the safety levels of the applied code. But, it is now generally recognized that structural problems are nondeterministic and, consequently, that engineering optimum design must cope with uncertainties. Therefore, it is not an overstatement to affirm that the combination of reliability-based design procedures and optimization techniques is the only means of providing a powerful tool to obtain a practical optimum design solution. In the paper, reliability based optimum design procedure as a rational approach to optimum structural design is presented. The design constraints are formulated based on the ASD, LRFD and reliability theories. The reliability analysis is based on an advanced first-order second moment approach. Uncertainties in the structural strength and loading due to inherent variability as well as modeling and prediction errors are included in failure due to combined bending and shear. For the realistic reliability-based optimization of continuous steel box girder bridges, interactive non-linear limit state model is formulated based on the von Mises's combined stress yield criterion. Comparative results are presented when the ASD criteria are used for the optimum design of a structure under reliability constraints. In addition, this study comparatively shows the results of the optimum design for various criteria of design codes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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