The probabilistic characterization of wind field characteristics is a significant task for fatigue reliability assessment of long-span railway bridges in wind-prone regions. In consideration of the effect of wind direction, the stochastic properties of wind field should be represented by a bivariate statistical model of wind speed and direction. This paper presents the construction of the bivariate model of wind speed and direction at the site of a railway arch bridge by use of the long-term structural health monitoring (SHM) data. The wind characteristics are derived by analyzing the real-time wind monitoring data, such as the mean wind speed and direction, turbulence intensity, turbulence integral scale, and power spectral density. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method is proposed to formulate the joint distribution model of wind speed and direction. For the probability density function (PDF) of wind speed, a double-parameter Weibull distribution function is utilized, and a von Mises distribution function is applied to represent the PDF of wind direction. The SQP algorithm with multi-start points is used to estimate the parameters in the bivariate model, namely Weibull-von Mises mixture model. One-year wind monitoring data are selected to validate the effectiveness of the proposed modeling method. The optimal model is jointly evaluated by the Bayesian information criterion (BIC) and coefficient of determination, $R^2$. The obtained results indicate that the proposed SQP algorithm-based finite mixture modeling method can effectively establish the bivariate model of wind speed and direction. The established bivariate model of wind speed and direction will facilitate the wind-induced fatigue reliability assessment of long-span bridges.
본 연구에서는 광양-묘도 지역의 평균풍속을 추정하기 위하여, 일별 최대 풍속과 해당 방향에 대한 결합분포확률의 통계학적 해석에 극한값 확률분포 모델이 사용되었다. 이를 위하여, 교량 가설지점 인근의 기상관측소에 대한 일별 최대풍속 및 해당풍향의 데이터로부터 각각의 관측소에 대한 일별 최대기록의 빈도를 조사하였으며, 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속의 표본을 추출하였다. 이러한 풍속기록은 Gumbel 및 Weibull 분포모델에 적용하였으며, 모멘트방법 및 최소제곱법 등을 통해 모수를 추정하였다. 또한, PPCC 검사를 통해 분포모델 및 모수의 적합 여부를 검사하였다. 적합 여부가 판단된 모수로부터, 해당 관측소별로 데이터의 표본 크기 및 교량 가설지점으로부터의 거리에 대한 요소를 고려하여 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속을 추정하였다.
취성이 큰 재료의 강도는 일반적으로 정규분포 또는 와이블분포로 설명되어 왔으나 감마분포도적합할 수 있다. 재료의 파손이 가해진 응력의 연속된 값 중 가장 큰 값에 좌우된다면 극치분포를 적용하는 것이 합당하다. 본 논문에서는 재료강도가 감마분포를 따르며 극치분포하는 응력이 작용할 경우 응력-강도 간섭이론에 기반하여 신뢰도 계산식을 제시하였으며, 확률분포 파라미터별 신뢰도와 안전율 및 변동계수와의 관계를 통하여 신뢰도 계산식의 유효성을 입증하였다. 안전율과 변동계수에 기반한 신뢰도 예측방법으로 목표 신뢰도가 설정되었을 때 최소한 요구되는 안전율과 최대로 허용되는 응력의 변동계수를 예측할 수 있다.
The joint distribution of wind speed and wind direction at a bridge site is vital to the estimation of the basic wind speed, and hence to the wind-induced vibration analysis of long-span bridges. Instead of the conventional way relying on the weather stations, this study proposed an alternate approach to obtain the original records of wind speed and the corresponding directions based on field measurement supported by the Structural Health Monitoring System (SHMS). Specifically, SHMS of Sutong Cable-stayed Bridge (SCB) is utilized to study the basic wind speed with directional information. Four anemometers are installed in the SHMS of SCB: upstream and downstream of the main deck center, top of the north and south tower respectively. Using the recorded wind data from SHMS, the joint distribution of wind speed and direction is investigated based on statistical methods, and then the basic wind speeds in 10-year and 100-year recurrence intervals at these four key positions are calculated. Analytical results verify the reliability of the recorded wind data from SHMS, and indicate that the joint probability model for the extreme wind speed at SCB site fits well with the Weibull model. It is shown that the calculated basic wind speed is reduced by considering the influence of wind direction. Compared to the design basic wind speed in the Specification of China, basic wind speed considering the influence of direction or not is much smaller, indicating a high safety coefficient in the design of SCB. The results obtained in this study can provide not only references for further wind-resistance research of SCB, but also improve the understanding of the safety coefficient for wind-resistance design of other engineering structures in the similar area.
This study was performed to develop accelerated life test method of the wind-turbine gearbox using accumulated damage theory that used to model the fatigue of parts that receive variable load. The accumulated damage theory was introduced, and the estimation of life and calculation of accelerated life test time was illustrated. As the actual application example, accelerated life test method of the gearbox was described. Life distribution of the wind-turbine gearbox was supposed to follow Weibull distribution and life test time was calculated under the conditions of average life (MTBF) 140,600 hours and 99% reliability for one test sample According to the accumulated damage theory, because test time can shorten in case increase test load, test time could be reduced by 1.2 years when we put the load 1.2 times of rated load than 0.93 times of rated load that is equivalent load calculated by load spectrum of the wind turbine. This time, acceleration coefficient was 21.3. This accelerated test method was used to develop accelerated test method of gear reducer, gear and bearing as well as the industrial gearbox and it is considered to be applied comprehensively to mechanical parts the fatigue of which is happened by load or pressure etc.
Various interlayer materials have been tested for active metal(Cusil ABA) brazing of Si3N4/S. S316 joint. In general multilayer joint had higher strength(80-150 MPa) and better reliability than monolayered one. The joint with Cu(0.2)/Mo(0.3)/Cu(0.2mm) interlayer showed the highest bending strength of abou 490 MPa and the joint with Cu(0.2)/Mo(0.3mm) interlayer the best reliability (14.6 Weibull modulus). The stresses distributed in joint materials during 4-point bending test were estimated by CAE von Mises analysis; the estimated stresses were In good agreement with the measured data. In multilayer joint Cu was though to reduce the residual stresses induced by the difference in thermal expansion coefficient between the ceramic Mo and metal It apperared that a Cu/Mo was optimum interlayer material for Si3N4/S. S316 joint with high bending strength (420 MPa) and reliability. In addition the various shapes and types of compound were examined by EPMA in joining interface.
An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.
This study was performed to develop accelerated life test method of machanical parts using cumulative damage theory that used to model the fatigue of parts that receive variable load. The cumulative damage theory was introduced, and the estimation of life and calculation of accelerated life test time was illustrated. As the actual application example, accelerated life test method of agricultural tractor transmission was described. Life distribution of agricultural tractor transmission was supposed to follow Weibull distribution and life test time was calculated under the conditions of average life (MTBF) 3,000 hours and 90% reliability for one test sample. According to the cumulative damage theory, because test time can shorten in case increase test load, test time could be reduced by 482 hours when we put the load 1.1 times of rated load than 0.73 times of rated load that is equivalent load calculated by load spectrum of the agricultural tractor. This time, acceleration coefficient was 11.7. This accelerated test method was used to develop accelerated test method of gear reducer, hydraulic hose and bearing as well as agricultural tractor transmission and it is considered to be applied comprehensively to machanical parts the fatigue of which is happened by load or pressure etc.
In order to clarify characteristics of variation in wind energy over a long-term period, an investigation was carried out at Seoguang site on Jeju island. The wind data for 10 years from Automatic Weather System (AWS) were analyzed for each year. The variation in the annual energy production (AEP) for the 2 MW wind turbine was estimated through statistical work. The result shows that the range of the yearly average wind speed at 15 m above ground level for 10 years was from -22.6% to +13.7%, which is wider range than that in Japan. The coefficient of variation for the AEP was 22.7%, which is about twice of that for the yearly average wind speed. Therefore, for estimating the wind energy potential accurately at a given site, the wind data should be analyzed over a long-term period based on the data from the meteorological station.
Constant .DELTA.K fatigue crack growth rate experiments were performed by applying an intermediate single and multiple overload for structural steel, SM45C. The purpose of the present study is to investigate the influence of multiple overloads at various stress intensity factor ranges and the effect of statistical variability of crack retardation behavior. The normalized delayed load cycle, delayed crack length and the minimum crack growth rate are increased with increasing baseline stress intensity factor range when the overload ratio and the number of overload application were constant. The crack retardation under low baseline stress intensity factor range increases by increasing the number of overload application, but the minimum crack growth rate decreases by increasing the number of overload application. A strong linear correlation exists between the minimum crack growth rate and the number of overload applications. And, it was observed that the variability in the crack growth retardation behavior are presented, the probability distribution functions of delayed load cycle, delayed crack length and crack growth life are 2-parameter Weibull. The coefficient of variation of delayed load cycle and delayed crack length for the number of 10 overload applications data are 14.8 and 9.2%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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