In order to evaluate variation of fatigue life of mechanical components including engineering plastics, it is important to estimate probabilistic strain-life curves to accurately define the variation of fatigue characteristics. This paper intends to provide new assessment of P-$\varepsilon$-N (probabilistic strain-life curves) for considering the variation of fatigue characteristics in polyacetal. The fatigue strain controlled tests were conducted under constant 50% humidity and room temperature condition by a universal testing machine at strain ratio, R=0. A practical procedure is introduced to evaluate probabilistic strain-life curves. Three probabilistic distributions were used for generating P-$\varepsilon$-N curves such as normal, 2-parameter and 3-parameter Weibull. In this study, 3-parameter Weibull distribution was found to be most appropriate among assumed distributions when the probability distributions of the fatigue characteristic were examined using chi-square and Kolmogorov-Smirnov test. The more appropriate P-$\varepsilon$-N curves for these materials are generated by the proposed method considering 3-parameter Weibull distribution.
The probabilistic fatigue life analysis is one of the common methods to account the uncertainty of parameters on the structural failure. Frequently, the Bayesian approach has been demonstrated as a proper method to show the uncertainty of parameters. In this work, the application of probabilistic fatigue life prediction method for the aircraft structure was studied. This effort was conducted by using the PoF(Probability of Failure) based on Bayesian approach. Furthermore, numerical example was carried out to confirm the validation of the suggested approach. In conclusion, it was shown that the Bayesian approach can calculate the probabilistic fatigue lives and the quantitative value of PoF effectively for the aircraft structural component. Moreover the calculated probabilistic fatigue lives can be utilized to determine the optimized inspection period of aircraft structures.
Kim, Doo-Kie;Kim, Hee-Joong;Chang, Sang-Kil;Chang, Seong-Kyu
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제19권1E호
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pp.11-16
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2007
Recently, probabilistic neural network (PNN) has been proposed to predict the compressive strength of concrete for the known effect of improvement on PNN by the iteration method. However, an empirical method has been incorporated in the PNN technique to specify its smoothing parameter, which causes significant uncertainty in predicting the compressive strength of concrete. In this study, a modified probabilistic neural network (MPNN) approach is hence proposed. The global probability density function (PDF) of variables is reflected by summing the heterogeneous local PDFs which are automatically determined by the individual standard deviation of each variable. The proposed MPNN is applied to predict the compressive strength of concrete using actual test data from a concrete company. The estimated results of MPNN are compared with those of the conventional PNN. MPNN showed better results than the conventional PNN in predicting the compressive strength of concrete and provided promising results for the probabilistic approach to predict the concrete strength by using the individual standard deviation of a variable.
In general, geotechnical properties have many uncertain aspects, thus probabilistic analysis have been used to consider these aspects. It is, however, quite difficult to select an appropriate target probability for a certain structure or construction process. In this study, minimum expected cost design method based on probabilistic analysis is suggested for design of vertical drains generally used to accelerate consolidation in soft clayey soils. A sensitivity analysis is performed to select the most important uncertain parameters for the design of vertical drains. Monte Carlo simulation is used in sensitivity analysis and probabilistic analysis. Total expected cost, defined as the sum of initial cost and expected additive cost, varies widely with variation of input parameters used in design of vertical drain systems. And probability of failure to get the minimum total expected cost varies under the different design conditions. A minimum value of total expected cost is suggested as a design value in this study. The proposed design concept is applicable to unit construction process because this approach is to consider the uncertainties using probabilistic analysis and uncertainties of geotechnical properties.
Pejovic, Jelena R.;Serdar, Nina N.;Pejovic, Radenko R.
Earthquakes and Structures
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제13권3호
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pp.221-230
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2017
One of the important phases of probabilistic performance-based methodology is establishing appropriate probabilistic seismic demand models (PSDMs). These demand models relate ground motion intensity measures (IMs) to demand measures (DMs). The objective of this paper is selection of the optimal IMs in probabilistic seismic demand analysis (PSDA) of the RC high-rise buildings. In selection process features such as: efficiency, practically, proficiency and sufficiency are considered. RC high-rise buildings with core wall structural system are selected as a case study building class with the three characteristic heights: 20-storey, 30-storey and 40-storey. In order to determine the most optimal IMs, 720 nonlinear time-history analyses are conducted for 60 ground motion records with a wide range of magnitudes and distances to source, and for various soil types, thus taking into account uncertainties during ground motion selection. The non-linear 3D models of the case study buildings are constructed. A detailed regression analysis and statistical processing of results are performed and appropriate PSDMs for the RC high-rise building are derived. Analyzing a large number of results it are adopted conclusions on the optimality of individual ground motion IMs for the RC high-rise building.
This Paper illustrates a new numerical analysis method using a nodal effective load model for nodal probabilistic production cost simulation of the load point in a composite power system. The new effective load model includes capacities and uncertainties of generators as well as transmission lines. The CMELDC(composite power system effective load duration curve) based on the new effective load model at HLll(Hierarchical Level H) has been developed also. The CMELDC can be obtained from convolution integral processing of the outage capacity probabilistic distribution function of the fictitious generator and the original load duration curve given at the load point. It is expected that the new model for the CMELDC proposed in this study will provide some solutions to many problems based on nodal and decentralized operation and control of an electric power systems under competition environment in future. The CMELDC based on the new model at HLll will extend the application areas of nodal probabilistic production cost simulation, outage cost assessment and reliability evaluation etc. at load points. The characteristics and effectiveness of this new model are illustrated by a case study of MRBTS(Modified Roy Billinton Test System).
국내에서는 지반의 설계응답스펙럼을 확률론적으로 생성한 지진재해도와 결정론적으로 유도된 지진계수를적용하여 생성한다. 지진재해도와 지진계수는 호환되지 않지만, 현 설계기준은 이런 근본적인 비호환성을 무시하고 있다. 지진재해도와 지진계수를 동일한 확률론적 기반에서 생성한다면 이와 같은 문제를 극복할 수 있지만, 기존의 방법으로는 지진계수를 확률론적으로 생성할 수 없다. 본 논문에서는 동반논문에서 신(新) PSHA의 결과물로써 생성된 지진기록을 입력지진파로 활용하여 1차원 등가선형 지반응답 해석을 수행하였으며 이의 결과를 기반으로 등재해스펙트럼을 생성하였다. 등재해스펙트럼의 또 한가지 장점은 지반물성치의 불확실성과 임의성이 과학적으로 고려되었다는 점이다. 등재해스펙트럼은 나아가 확률론적인 지진계수를 도출하는데 활용되었다. 확률론적인 지진계수를 내진설계기준에서 제시된 지진계수를 비교한 결과, 확률론적으로 계산된 지진계수는 결정론적으로 계산된 결과와 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다.
확률적 사고 수준의 의미를 밝히고 이를 고려하여 교육하는 관점에 대한 강조가 국내외 많은 연구자들에 의해 이루어져 왔다. 그러나 국내외 영재교육 연구에서는 확률 영역의 소재를 활용하는 경우가 매우 드물고, 영재아들이 확률적으로 어떤 수준에 있는지, 이를 어떻게 확인하고 교육에 반영할 것인지에 대한 연구도 거의 없다. 이 연구에서는 확률적 사고 수준의 의미를 살펴보고, 영재교육을 통해 확률적 사고수준과 수준의 상승을 관찰할 수 있는지, 영재교육 담당 교사 연수에 참여한 교사들이 이에 대해 어떻게 파악하는지 알아보았다. 연구 결과, 영재아들은 선행연구에서 제시한 확률적 사고 수준보다 높은 수준을 보였으며, 문제를 해결하면서 수준의 상승을 보였다. 교사들은 확률 과제와 학생들의 반응을 세부적으로 분석하여, 확률 과제를 이용한 영재교육의 의미와 가능성, 관찰평가 방안 등에 대한 인식을 획득하였다.
This paper analyzes a discrete-time bulk-service queue with probabilistic bulk size, where the service process is interrupted by a Markov chain. We study the joint probability generating function of system occupancy and the state of the Markov chain. We derive several performance measures of interest, including average system occupancy and delay distribution.
In many cases, production-inventory systems involves significant demand variations. Actual demand is probabilistic and the production capacity is also limited. Finding the proper production lot sizes to this problem usually requires heavy computational procedures. Therefore a heuristic approach were under various assumptions is highly recommended. In this paper, an approach with consideration of probabilistic demand and limited production capacity is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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