Basaga, Hasan Basri;Bayraktar, Alemdar;Kaymaz, Irfan
Structural Engineering and Mechanics
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v.42
no.2
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pp.175-189
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2012
This paper presents an algorithm for structural reliability with the response surface method. For this aim, an approach with three stages is proposed named as improved response surface method. In the algorithm, firstly, a quadratic approximate function is formed and design point is determined with First Order Reliability Method. Secondly, a point close to the exact limit state function is searched using the design point. Lastly, vector projected method is used to generate the sample points and Second Order Reliability Method is performed to obtain reliability index and probability of failure. Five numerical examples are selected to illustrate the proposed algorithm. The limit state functions of three examples (cantilever beam, highly nonlinear limit state function and dynamic response of an oscillator) are defined explicitly and the others (frame and truss structures) are defined implicitly. ANSYS finite element program is utilized to obtain the response of the structures which are needed in the reliability analysis of implicit limit state functions. The results (reliability index, probability of failure and limit state function evaluations) obtained from the improved response surface are compared with those of Monte Carlo Simulation, First Order Reliability Method, Second Order Reliability Method and Classical Response Surface Method. According to the results, proposed algorithm gives better results for both reliability index and limit state function evaluations.
Response surface analysis has been a popular tool conducted by engineers in many processes. In this paper, response surface function, named partial least squares response surface function is proposed. Partial least squares response surface function is a function of partial least squares components and the response surface modeling is used in either a first-order or a second-order model. Also, this approach will have the engineers be able to do the response surface modeling and the process optimization even when the number of experimental runs is less than the number of model parameters. This idea is applied to the nondesign data and an application of partial least squares response surface function to the process optimization is considered.
Kim, Jinseog;Das, Rabindra Nath;Singh, Poonam;Lee, Youngjo
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.6
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pp.595-610
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2021
Recently a few articles have derived robust first-order rotatable and D-optimal designs for the lifetime response having distributions gamma, lognormal, Weibull, exponential assuming errors that are correlated with different correlation structures such as autocorrelated, intra-class, inter-class, tri-diagonal, compound symmetry. Practically, a first-order model is an adequate approximation to the true surface in a small region of the explanatory variables. A second-order model is always appropriate for an unknown region, or if there is any curvature in the system. The current article aims to extend the ideas of these articles for second-order models. Invariant (free of the above four distributions) robust (free of correlation parameter values) second-order rotatable designs have been derived for the intra-class and inter-class correlated error structures. Second-order rotatability conditions have been derived herein assuming the response follows non-normal distribution (any one of the above four distributions) and errors have a general correlated error structure. These conditions are further simplified under intra-class and inter-class correlated error structures, and second-order rotatable designs are developed under these two structures for the response having anyone of the above four distributions. It is derived herein that robust second-order rotatable designs depend on the respective error variance covariance structure but they are independent of the correlation parameter values, as well as the considered four response lifetime distributions.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.10a
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pp.375-394
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2008
This paper discusses two user-friendly reliability techniques that could be implemented easily using the ubiquitous EXCEL. The techniques are First-Order Reliability Method with non-Gaussian random variables expressed using Hermite polynomials and collocation-based stochastic response surface method. It is believed that ease of implementation would popularize use of reliability-based design in practice.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2000.04b
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pp.168-173
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2000
Design of experiments is utilized for exploring the design space and for building response surface models in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. Response surface models provide an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals. In robust design, it is important not only to achieve robust design objectives but also to maintain the robustness of design feasibility under the effects of variations, called uncertainties. However, the evaluation of feasibility robustness often needs a computationally intensive process. To reduce the computational burden associated with the probabilistic feasibility evaluation, the first-order Taylor series expansions are used to derive individual mean and variance of constraints. For robust design applications, these constraint response surface models are used efficiently and effectively to calculate variances of constraints due to uncertainties. Robust optimization of automotive seat is used to illustrate the approach.
Reliability analysis of composite structures considering random variation of involved parameters is quite important as composite materials revealed large statistical variations in their mechanical properties. The reliability analysis of such structures by the first order reliability method (FORM) and Monte Carlo Simulation (MCS) based approach involves repetitive evaluations of performance function. The response surface method (RSM) based metamodeling technique has emerged as an effective solution to such problems. In the application of metamodeling for uncertainty quantification and reliability analysis of composite structures; the finite element model is usually formulated by either classical laminate theory or first order shear deformation theory. But such theories show significant error in calculating the structural responses of composite structures. The present study attempted to apply the RSM based MCS for reliability analysis of composite shell structures where the surrogate model is constructed using higher order shear deformation theory (HSDT) of composite structures considering the uncertainties in the material properties, load, ply thickness and radius of curvature of the shell structure. The sensitivity of responses of the shell is also obtained by RSM and finite element method based direct approach to elucidate the advantages of RSM for response sensitivity analysis. The reliability results obtained by the proposed RSM based MCS and FORM are compared with the accurate reliability analysis results obtained by the direct MCS by considering two numerical examples.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.2
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pp.54-60
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1988
This paper presents a study of tool-life equation on cut-off test by the statistical approach, referred to as response surface methodology instead of a conventional one-variable at a time method. It is the merit of response surface methodology that the test time is reduced to minimize the size and accurate analysis can be done. The reliability of such an equation can also be estimated. Two independent variables, cutting speed and feed rate, were investigated. A first order modeling equation is presented in this project. The results of this study are as follows that tool-life in cut-off operation is affected by cutting speed more than feed, and first order tool-life predicting equations are in good agreement with experimental results.
This paper presents theoretical formulations and numerical computations for predicting first-and second-order hydrodynamic force on a ship advvancing in waves. The theoretical formulation leads to linearized radiation and diffration problems solving the three-dimensional Green function integral equations over the mean wetted body surface. Green function representing a translating and pulsating source potantial for infinite water depth is used. In order to solve integral equations for three dimentional flows using Green function efficiently, the Hoff's method is adopted for numerical calculation of the Green function. Based on the first-order solution, the mean seconder-order forces and moments are obtained by directly integrating second-order pressure over the mean wetted body surface. The calculated items are carried out for analyzing the seakeeping characteristics of Series 60. The calculated items are hydrodynamic coefficients, wave exciting forces, frequency response functions and addd resistance in waves.
In order to satisfy the customer's variant needs for a product quality in recent years, a demand for developing higher precision machining technologies in a lot of application areas such as automobile, cellular phone and semiconductor has been increased more and more. Micro-magnetic induced polishing(${\mu}-MIP$) process is one of these precision technologies. In this study, to verify the parameters' effect of the ${\mu}-MIP$ process on the surface roughness improvement of the inclined workpiece, well planned experiment which was called the design of experiments was carried out. Considered parameters were spindle speed, inductor current, abrasive configuration and working gap between the workpiece and the solid tool. As a result, it was seen that the inductor current and the working gap greatly affected the surface roughness improvement. And to predict the surface roughness of the inclined workpiece, S/N ratio and first-order response surface model was developed.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.26
no.1
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pp.33-40
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2014
Reliability analysis of jacket type offshore wind turbine (OWT) support structure under extreme ocean environmental loads was performed. Limit state function (LSF) of OWF support structure is defined by using structural dynamic response at mud-line. Then, the dynamic response is expressed as the static response multiplied by dynamic response factor (DRF). Probabilistic distribution of DRF is found from response time history under design significant wave load. Band limited beta distribution is used for internal friction angle of ground soil. Wind load is obtained in the form of thrust force from commercial code called GH_Bladed and then, applied to tower hub as random load. In a numerical example, the response surface method (RSM) is used to express LSF of jacket type support structure for 5MW OWF. Reliability index is found using first order reliability method (FORM).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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