This paper presents seismic performance and reliability evaluation on steel-timber hybrid shear wall systems composed of steel moment resisting frames and infill light frame wood shear walls. Based on experimental observations, damage assessment was conducted to determine the appropriate damage-related performance objectives for the hybrid shear wall systems. Incremental time-history dynamic analyses were conducted to establish a database of seismic responses for the hybrid systems with various structural configurations. The associated reliability indices and failure probabilities were calculated by two reliability methods (i.e., fragility analysis and response surface method). Both methods yielded similar estimations of failure probabilities. This study indicated the greatly improved seismic performance of the steel-timber hybrid shear wall systems with stronger infill wood shear walls. From a probabilistic perspective, the presented results give some insights on quantifying the seismic performance of the hybrid system under different seismic hazard levels. The reliability-based approaches also serve as efficient tools to assess the performance-based seismic design methodology and calibration of relative code provisions for the proposed steel-timber hybrid shear wall systems.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권4호
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pp.510-519
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2015
Concerning the issue of high-dimensions, hybrid uncertainties of randomness and intervals including implicit and highly nonlinear limit state function, reliability analysis based on the hybrid uncertainty reliability mode combining with back propagation neural network (HU-BP neural network) is proposed in this paper. Random variables and interval variables are as input layer of the neural network, after the training and approximation of the neural network, the response variables are obtained through the output layer. Reliability index is calculated by solving the optimization model of the most probable point (MPP) searching in the limit state band. Two numerical cases are used to demonstrate the method proposed in this paper, and finally the method is employed to solving an engineering problem of the aerospace friction plate. For this high nonlinear, small failure probability problem with interval variables, this method could achieve a good analysis result.
Reliability, availability, and cost have been the major concerns for photovoltaic hybrid systems since their beginning as primary sources for much critical applications like communication units and repeaters. This paper descnbes the performance of two hybrid systems, photovoltaic-battery, wind-turbine coupled with the public-grid (PVBWG) hybrid system and photovoltaic-battery, wind-turbine coupled With the diesel generator (PVBWD) hybrid system The systems are sized to power a typical 300W/48V de telecommunication load continuously throughout the year Such hybrid systems consist of subsystems, which in turn consist of components Failure of anyone of these components may cause failure of the entire system. The reliability and availability basics, and estimation procedure for the two proposals are introduced also in this paper. The PVBWG and PVBWD system configurations are shown with the relevant mean-time-between-faIlure (MTBF) and failure rate (${\lambda}$) of each component. The characteristics equations of the two systems are deduced as a function of operating hours and the percentage of sun and wind availabilities per day. The system probability failure as well as the reliability is estimated based on the fault tree analysis technique. The results show that, by using standard or normal components MTBF, the PVBWG is more reliable and the time of periodic maintenance period is more than one year especially in the rich sites of both sun and wind, but PVBWD competes else Also, in the first five years from the system installation, the system is quit reliable and may not require any maintenance. The results show also, as the sun and wind are available, as the system reliable and available.
Reliability allocation is defined as a problem of determination of the reliability for subsystems and components to achieve target system reliability. The determination of both optimal component reliability and the number of component redundancy allowing mixed components to maximize the system reliability under resource constraints is called reliability-redundancy allocation problem(RAP). The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for reliability-redundancy allocation problem that decides both optimal component reliability and the number of component redundancy to maximize the system reliability under cost and weight constraints. The global optimal solutions of each example are obtained by using CPLEX 11.1. The component structure, reliability, cost, and weight were computed by using HPGA and compared the results of existing metaheuristic such as Genetic Algoritm(GA), Tabu Search(TS), Ant Colony Optimization(ACO), Immune Algorithm(IA) and also evaluated performance of HPGA. The result of suggested algorithm gives the same or better solutions when compared with existing algorithms, because the suggested algorithm could paratactically evolved by operating several sub-populations and improve solution through swap, 2-opt, and interchange processes. In order to calculate the improvement of reliability for existing studies and suggested algorithm, a maximum possible improvement(MPI) was applied in this study.
Reliability has been considered as a one of the major design measures in various industrial and military systems. The main objective is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for the problem that determines the optimal component reliability to maximize the system reliability under cost constraint in this study. Reliability optimization problem has been known as a NP-hard problem and normally formulated as a mixed binary integer programming model. Component structure, reliability, and cost were computed by using HPGA and compared with the results of existing meta-heuristic such as Ant Colony Optimization(ACO), Simulated Annealing(SA), Tabu Search(TS) and Reoptimization Procedure. The global optimal solutions of each problem are obtained by using CPLEX 11.1. The results of suggested algorithm give the same or better solutions than existing algorithms, because the suggested algorithm could paratactically evolved by operating several sub-populations and improving solution through swap and 2-opt processes.
In this study, the FMEA and FTA for reliability analysis of hybrid rocket motor are performed, that was designed in the Hybrid Rocket Propulsion Laboratory of Korea Aerospace University. In order to carry out these analyses the structure of the hybrid rocket motor is hierarchically divided into 36 parts down to the component level and FMEA is carried out with 72 failure modes. Reliability is assessed based on the FMEA, and the results are used in the FTA to evaluate the overall system reliability. In the FMEA, the relationship between the cause and failure modes, effects and their risk priorities are evaluated qualitatively. 27 failure modes are chosen as those with the critical severity that should be improved with priority. As a result of the FMEA / FTA study, a series of design or material changes are made for the improvement of reliability.
In this study, reliability prediction of the ignition system of hybrid rocket is performed. The FMECA is preceded to the reliability prediction. To this end, the ignition system is divided into 5 components and 19 potential failure modes. The failure cause and effects are identified and criticality analysis is carried out for each failure mode, in which the criticality number is estimated using the failure rate databases. Among the numbers, the failure modes and components with higher criticality and severity are chosen and allocated with higher weighting factor. The reliability predictions are performed using the failure rate databases, from which the current ignition system is found to satisfy the target reliability.
When using a higher-order modulation scheme, there are variations in bit-reliability depending on the bit position in a modulation symbol. Variations of bit-reliability in the codeword block lower the decoding performance. Also, the decoding performance increases as the sum of the bit-reliabilities in the codeword block increases. This paper presents a novel hybrid automatic repeat request scheme that increases the sum of the reliabilities of the transmitted bits by lowering the modulation order, and decreases the variations of bit-reliability in the codeword block by preferentially retransmitting bits with low reliability. The proposed scheme outperforms the constellation rearrangement scheme. Furthermore, the proposed scheme also provides a good solution in cases where the size of the retransmission block is smaller than the size of the initial transmission block.
An iterative hybrid structural dynamic reliability prediction model has been developed under multiple-time interval loads with and without consideration of stochastic structural strength degradation. Firstly, multiple-time interval loads have been substituted by the equivalent interval load. The equivalent interval load and structural strength are assumed as random variables. For structural reliability problem with random and interval variables, the interval variables can be converted to uniformly distributed random variables. Secondly, structural reliability with interval and stochastic variables is computed iteratively using the first order second moment method according to the stress-strength interference theory. Finally, the proposed method is verified by three examples which show that the method is practicable, rational and gives accurate prediction.
This paper presents a new generating unit maintenance scheduling algorithm considering regional reserve margin and transfer capability. Existing researches focused on reliability of the overall power systems have some problems that adequate reliability criteria cannot be guaranteed in supply shortage regions. Therefore specific constraints which can treat regional reserve ratio have to be added to conventional approaches. The objective function considered in this paper is the variance (second-order momentum) of operating reserve margin to levelize reliability during a planning horizon. This paper focuses on significances of considering regional reliability criteria and an advanced hybrid optimization method based on PSO algorithm. The proposed method has been applied to IEEE reliability test system(1996) with 32-generators and a real-world large scale power system with 291 generators. The results are compared with those of the classical central maintenance scheduling approaches and conventional PSO algorithm to verify the effectiveness of the algorithm proposed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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