구조물을 설계함에 있어서 작용하중, 재료특성 및 제작오차 등의 불확실성을 고려하여 안전성을 확보함과 동시에 경제적 효율성을 고려해야 한다. 이에 대한 가장 합리적인 해결방안으로서, 불확실성과 경제성을 동시에 고려하는 시스템 신뢰도 기반 최적설계 분야에 대한 관심이 증대되었으며 이를 구조물 설계에 적용하기 위한 많은 시도가 이루어졌다. 기존의 확정론적 최적설계와는 다르게 시스템 신뢰도 기반 최적설계는 요소 확률구속조건 및 시스템 확률구속조건에 대한 평가를 수행해야 한다. 하지만, 요소 신뢰도 지수 및 시스템 신뢰도 지수를 매 확률구속조건을 평가할 때마다 산정해야 하므로 대형구조해석이 필요한 경우에는 과도한 계산시간이 요구된다. 따라서, 대형구조해석을 필요로 하는 경우에 대하여 보다 효율적인 SRBDO 알고리즘 개발이 필요하다고 할 수 있다. 이 연구에서는 성능치 접근법을 이용하여 보다 더 안정적이고 효율적인 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 신뢰도 기반 최적설계에 효과적으로 적용된 성능치 접근법은 직접적으로 신뢰도 지수 및 파괴확률을 산정할 수 없어 시스템 신뢰도 기반 최적설계에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분과 시스템 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분으로 나누어, 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계에 성능치 접근법을 적용하였다. 시스템 신뢰도 지수가 목표 시스템 신뢰도 지수를 만족할 때까지 각 요소 한계상태에 대한 목표 신뢰도 지수를 변경하면서 신뢰도 기반 최적설계를 수행하였다. 수학적 문제 및 트러스 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.
Reliability based limit state design method is replacing traditional deterministic designs such as allowable stress design and/or ultimate strength design methods in world trends. European design code(Eurocode) has adopted limit state design, and Korea road bridge design standard has also recently been transferred to limit state design method. In this trend, Korea railroad design standard is also preparing for adopting the same design concept. While safety factors are determined empirically in traditional design, load combinations as well as load factors are determined by solving limit state equations. General partial safety factors are evaluated by using AFORM(Advanced First Order Reliability Method) in the reliability based limit state design method. In this study sensitivity analysis is carried out for a dead load factor and a live load factor. Relative precisions of the dead load and the live load factors are discussed prior to the AFORM analysis. Furthermore the sectional forces of design and the material quantities required by two different design methods are compared for a PSC box girder railway bridge.
The concept of reliability has been applied to the topology optimization based on a reliability index approach or a performance measure approach. Since these approaches, called double-loop single vector approach, require the nested optimization problem to obtain the most probable point in the probabilistic design domain, the time for the entire process makes the practical use infeasible. In this work, new reliability-based topology optimization method is proposed by utilizing single-loop single-vector approach, which approximates searching the most probable point analytically, to reduce the time cost. The results of design examples show that the proposed method provides efficiency curtailing the time for the optimization process and accuracy satisfying the specified reliability.
Kharmanda, G.;Lambert, S.;Kourdi, N.;Daboul, A.;Elhami, A.
International Journal of CAD/CAM
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제7권1호
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pp.61-69
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2007
The objective of this work is to integrate reliability analysis into topology optimization problems. We introduce the reliability constraint in the topology optimization formulation, and the new model is called Reliability-Based Topology Optimization (RBTO). The application of the RBTO model gives a different topology relative to the classical topology optimization that should be deterministic. When comparing the structures resulting from the deterministic topology optimization and from the RBTO model, the RBTO model yields structures that are more reliable than the deterministic ones (for the same weight). Several applications show the importance of this integration.
Purpose: In this study, a reliability prediction based reliability growth management is suggested especially for the early development phase of a system and the case study of surveillance system is given. Methods: The proposed reliability prediction based reliability growth management procedures consists of 7 Steps. In Step 1, the stages for reliability growth management are classified according to the major design changes. From Step 2 to Step 5, system reliability is predicted based on reliability structures and the predicted reliabilities of subsystems (Level 2) and modules (Level 3). At each stage, by comparing the predicted system reliability with that of the previous stage, the reliability growth of the system is checked in Step 6. In Step 7, when the predicted value of sustem reliability does not satisfy the reliability goal, some design alternatives are considered and suggested to improve the system reliability. Results: The proposed reliability prediction based reliability growth management can be an efficient alternative for managing reliability growth of a system in its early development phase. The case study shows that it is applicable to weapon system such as a surveillance system. Conclusion: In this study, the procedures for a reliability prediction based reliability growth management are proposed to satisfy the reliability goal of the system efficiently. And it is expected that the use of the proposed procedures would reduce, in the test and evaluation phase, the number of corrective actions and its cost as well.
The natural frequencies of a mechanical system are determined by the system parameters such as masses and stiffness of the system. Since material irregularities and manufacturing tolerances always exist in most of practical engineering situations, the system parameters always have uncertainties. As the uncertainties of the parameters increase, the uncertainties of the system natural frequencies also increases. Then, the reliability of the system deteriorates. So, the uncertainty of the system natural frequencies should be analyzed accurately and considered in the design of the system. In order to analyze the uncertainty of the system natural frequencies employing most of existing uncertainty analysis methods, the probability distributions of the uncertain system parameters should be identified. In most practical situations, however, identification of the probability distributions is almost impossible because of limited time and cost. For that case, the reliability should be estimated based on finite samples of the system parameters. In this paper, sample based reliability estimation method employing extreme value theory was proposed. Using the proposed estimation method, sample based reliability design of the system natural frequencies was conducted.
A method of optimum design based on reliability for antenna structures is presented in this paper. By constructing the equivalent event, the formula is derived for calculating the reliability of reflector accuracy of antenna under the action of random wind load. The optimal model is developed, in which the cross sectional areas of member are treated as design variables, the structure weight as objective function, the reliability of reflector accuracy and the strength or stability of structural elements as constraints. The improved accelerated convergence gradient algorithm developed by the author is used. The design results show that the method in this paper is feasible and effective.
International Journal of Reliability and Applications
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제2권4호
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pp.269-280
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2001
The objective of this paper is to provide a model for effective implementation of costing RAM management in the design and procurement of production facility considering the system cost-performance trade-off. This research proposes a two-step approach of costing RAM design and test of system RAM for production facility. In Step 1, a static model is proposed to find an initial system configuration to meet the required performance based on system RAM and LCC and analyzes the trade-off relationships between various factors of RAM and LCC. In the second Step, we developed time and failure truncated models for system reliability test and analysis. For the computational purpose, we developed computer programs and have shown the sample results. By the sample test run, the proposed model has shown the possibilities to provide a good method to analyze system performance evaluation for both design and operational phase, This model can be applied to a wide variety of systems not only for costing RAM of the production facilities but also for the other kinds of equipment.
The fatigue-induced sequential failure of a structure having structural redundancy requires system-level analysis to account for stress redistribution. System reliability-based design optimization (SRBDO) for preventing fatigue-initiated structural failure is numerically costly owing to the inclusion of probabilistic constraints. This study incorporates the Branch-and-Bound method employing system reliability Bounds (termed the B3 method), a failure-path structural system reliability analysis approach, with a metaheuristic optimization algorithm, namely grey wolf optimization (GWO), to obtain the optimal design of structures under fatigue-induced system failure. To further improve the efficiency of this new optimization framework, an additional bounding rule is proposed in the context of SRBDO against fatigue using the B3 method. To demonstrate the proposed method, it is applied to complex problems, a multilayer Daniels system and a three-dimensional tripod jacket structure. The system failure probability of the optimal design is confirmed to be below the target threshold and verified using Monte Carlo simulation. At earlier stages of the optimization, a smaller number of limit-state function evaluation is required, which increases the efficiency. In addition, the proposed method can allocate limited materials throughout the structure optimally so that the optimally-designed structure has a relatively large number of failure paths with similar failure probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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