Recently, some integrated structural identification/damage detection and reliability evaluation of structures with uncertainties have been proposed. However, these techniques are applicable for off-line synthesis of structural identification and reliability evaluation. In this paper, based on the recursive formulation of the extended Kalman filter, an on-line integration of structural identification/damage detection and reliability evaluation of stochastic building structures is investigated. Structural limit state is expanded by the Taylor series in terms of uncertain variables to obtain the probability density function (PDF). Both structural component reliability with only one limit state function and system reliability with multi-limit state functions are studied. Then, it is extended to adopt the recent extended Kalman filter with unknown input (EKF-UI) proposed by the authors for on-line integration of structural identification/damage detection and structural reliability evaluation of stochastic building structures subject to unknown excitations. Numerical examples are used to demonstrate the proposed method. The evaluated results of structural component reliability and structural system reliability are compared with those by the Monte Carlo simulation to validate the performances of the proposed method.
Computational Structural Engineering : An International Journal
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v.1
no.1
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pp.71-80
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2001
A reliability approach to evaluate structural performance has gained increased acceptability and usage over the past two decades. Most reliability analyses are based on the reliability of an individual component without examining the entire structural system. These analyses often result in either unnecessary repairs or unsafe structures. This study uses examples of series, parallel, and series-parallel models of structural systems to illustrate how the component reliabilities affect the reliability of the entire system. The component-system reliability interaction can be used to develop optimum lifetime inspection and repair strategies for structural systems. These examples demonstrate that such strategies must be based on the reliability of the entire structural system. They also demonstrate that the location of an individual component in the system has a profound effect on the acceptable reliability of that component. Furthermore, when a structure is deteriorating over time, the reliability importance of various components is a1so changing with time. For this reason, the most critical component in the early life of the structure may not tie the most critical later.
Computational Structural Engineering : An International Journal
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v.1
no.2
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pp.81-87
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2001
A framework for reliability analysis of structural components and systems under conditions of statistical and model uncertainty is presented. The Bayesian parameter estimation method is used to derive the posterior distribution of model parameters reflecting epistemic uncertainties. Point, predictive and bound estimates of reliability accounting for parameter uncertainties are derived. The bounds estimates explicitly reflect the effect of epistemic uncertainties on the reliability measure. These developments are enhance-ments of second-moment uncertainty analysis methods developed by A. H-S. Ang and others three decades ago.
This paper aims to conduct the reliability-based assessment of the welded joint in the orthotropic steel bridge deck by use of a mesh-insensitive structural stress (MISS) method, which is an effective numerical procedure to determine the reliable stress distribution adjacent to the weld toe. Both the solid element model and the shell element model are first established to investigate the sensitivity of the element size and the element type in calculating the structural stress under different loading scenarios. In order to achieve realistic condition assessment of the welded joint, the probabilistic approach based on the structural reliability theory is adopted to derive the reliability index and the failure probability by taking into account the uncertainties inherent in the material properties and load conditions. The limit state function is formulated in terms of the structural resistance of the material and the load effect which is described by the structural stress obtained by the MISS method. The reliability index is computed by use of the first-order reliability method (FORM), and compared with a target reliability index to facilitate the safety assessment. The results achieved from this study reveal that the calculation of the structural stress using the MISS method is insensitive to the element size and the element type, and the obtained structural stress results serve as a reliable basis for structural reliability analysis.
A new structural dynamic fuzzy reliability analysis under stochastic loads which are applied several times is proposed in this paper. The fuzzy reliability prediction models based on time responses with and without strength degeneration are established using the stress-strength interference theory. The random loads are applied several times and fuzzy structural strength is analyzed. The efficiency of the proposed method is demonstrated numerically through an example. The results have shown that the proposed method is practicable, feasible and gives a reasonably accurate prediction. The analysis shows that the probabilistic reliability is a special case of fuzzy reliability and fuzzy reliability of structural strength without degeneration is also a special case of fuzzy reliability with structural strength degeneration.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1993.04a
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pp.135-140
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1993
The optimum weight design of structure is to determine the combination of structural members which minimize the weight of structures and satisfy design conditions as well. Since most of loads and design variables considered in structural design have uncertain natures, the reliability-based optimization techniques need to be developed. The aim of this study is to estabilish the general algorithm for the minimum weight design of transmission tower structure system with reliability constraints. The sequential linear programming method is used to solve non-linear minimization problems, which converts original non-linear programming problems to sequential linear programming problems. The optimal solutions are produced for various reliability levels such as reliability levels inherent in current standard transmission tower cross-section and optimal transmission tower cross-section obtained with constraints of current design criteria as well as selected target reliability index. The optimal transmission towers satisfying reliability constraints sustain consistent reliability levels on all members. Consequently, more balanced optimum designs are accomplished with less structural weight than traditional designs dealing with deterministic design criteria.
This study describes structural reliability analysis of actively-controlled structure for which random vibration analysis is incorporated into the first-order reliability method (FORM) framework. The existing approaches perform the reliability analysis based on the RMS response, whereas the proposed study uses the peak response for the reliability analysis. Therefore, the proposed approach provides us a meaningful performance measure of the active control system, i.e., realistic failure probability. In addition, it can deal with the uncertainties in the system parameters as well as the excitations in single-loop reliability analysis, whereas the conventional random vibration analysis requires double-loop reliability analysis; one is for the system parameters and the other is for stochastic excitations. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through a numerical example where the proposed approach shows fast and accurate reliability (or inversely failure probability) assessment results of the dynamical active control system against random seismic excitations in the presence of parametric uncertainties of the dynamical structural system.
In this study an adequate type of offshore structure at the Sakhalin region as cold region is proposed and its structural design results are presented based on the reliability analysis. Structural safety assessment has been carried out for the proposed offshore structure at the Sakhalin area as designed by the reliability method. And a rational design procedure is presented based on the reliability analysis. Followings are drawn through the present study : - Four colum TLP structure is proposed as an adequate offshore structure type at the cold region like the Sakhalin region and the reliability-based structural design results are presented. It is seen that the proposed type is a more adequate and economic than the fixed type. - Safety assessment of the proposed structure applying the extended incremental load method is performed. - Referring the allowable safety level for offshore structures it has been found present TLP structure has sufficient structural safety at the system level as well as at the component level.
In this paper a brief overview of methods to assess the reliability of mechanical systems and structures is presented. A selection of computational procedures, stochastic structural dynamics, stochastic fatigue crack growth and reliability based optimization are discussed. It is shown that reliability based methods may form the basis for a rational decision making.
For the conventional computational methods for structural reliability analysis, the common limitations are long computational time, large number of iteration and low accuracy. Thus, a new novel method for structural reliability analysis has been proposed in this paper based on response surface method incorporated with an improved genetic algorithm. The genetic algorithm is first improved from the conventional genetic algorithm. Then, it is used to produce the response surface and the structural reliability is finally computed using the proposed method. The proposed method can be used to compute structural reliability easily whether the limit state function is explicit or implicit. It has been verified by two practical engineering cases that the algorithm is simple, robust, high accuracy and fast computation.
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