This paper examines a methodology for computing the probability of structural failure of reinforced concrete beams subjected to fire. The significant load variables considered are dead load, sustained live load and fire temperature. Resistance is expressed in terms of moment capacity with random variables taken as yield strength of steel, concrete class (or grade of concrete), beam width and depth. The flexural capacity is determined based on the design equations recommended in Indian standard IS456:2000. Simplified method named $500^{\circ}C$ isotherm method detailed in Eurocode 2 is incorporated for fire design. A transient thermal analysis is conducted using finite element software ANSYS$^{(R)}$ Release15. Reliability is evaluated from the initial state to 4h of fire exposure based on the first order reliability method (FORM). A procedure is coded in MATLAB for finding the reliability index. This procedure is validated with available literature. The effect of various parameters like effective cover, yield strength of steel, grade of concrete, distribution of reinforcement bars and aggregate type on reliability indices are studied. Parameters like effective cover of concrete, yield strength of steel has a significant effect on reliability of beams. Different failure modes like limit state of flexure and limit state of shear are checked.
New reliability-based topology optimization method is proposed by utilizing single-loop single vector approach, which approximate searching the most probable point in the probabilistic design domain analytically, to reduce the time cost and dealing with several constraints to handle practical design requirements. To examine uncertainties in the topology design of a structure, the modulus of elasticity of the material and applied loadings are considered as probabilistic design variables. 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.
Kim, Dong-Wook;Sung, Young-Hwa;Jeung, Gi-Woo;Jung, Sang-Sik;Kim, Hong-Joon;Kim, Dong-Hun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제7권1호
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pp.46-50
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2012
The current paper presents an effective methodology for assessing the reliability of electromagnetic designs when considering uncertainties of design variables. To achieve this goal, the reliability index approach based on the first-order reliability method is adopted to deal with probabilistic constraint functions, which are expressed in terms of random design variables. The proposed method is applied to three different designs of a superconducting magnetic energy storage system that corresponds to initial, deterministic, and roust designs. The validity and efficiency of the method is investigated with reference values obtained from Monte Carlo simulation.
For the optimal design of electromagnetic device involving uncertainties in design variables, this paper proposes a new reliability-based optimal design algorithm for multiple constraints problems. Through optimizing the nominal objective function and maximizing the minimum reliability, a set of global optimal reliable solutions representing different reliability levels are obtained by the multi-objective particle swarm optimization algorithm. Applying the sensitivity-assisted Monte Carlo simulation method, the numerical efficiency of optimization procedure is guaranteed. The proposed reliability-based algorithm supplying multi-reliable solutions is investigated through applications to analytic examples and the optimal design of two electromagnetic problems.
A Bayesian zero-failure reliability demonstration test method for products with exponential lifetime distribution is presented. Beta prior distribution for reliability of a product is used to design the Bayesian test plan and selecting a prior distribution using a prior test information is discussed. A test procedure with zero-failure acceptance criterion is developed that guarantees specified reliability of a product with given confidence level. An example is provided to illustrate the use of the developed Bayesian reliability demonstration test method.
This paper presents comparative studies of reliability analysis and meta-modeling using the sampling method of Monte Carlo simulation for the structure design of an automatic ocean salt collector (AOSC). The thickness sizing variables of structure members are considered as random variables. Probabilistic performance functions are selected from strength performances evaluated via the finite element analysis of an AOSC. The sampling methods used in the comparative studies are simple random sampling and Sobol sequences with varied numbers of sampling. Approximation methods such as the Kriging model is applied to the meta-model generation. Reliability performances such as the probability failure and distribution are compared based on the variation of the sampling method of Monte Carlo simulation. The meta-modeling accuracy is evaluated for the Kriging model generated from the Monte Carlo simulation and Sobol sequence results. It is discovered that the Sobol sequence method is applicable to not only to the reliability analysis for the structural design of marine equipment such as the AOSC, but also to Kriging meta-modeling owing to its high numerical efficiency.
Jiaqun Wang;Qianglong Wang;Jinrong Qiu;Jin Wang;Fang Wang;Yazhou Li
Nuclear Engineering and Technology
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제55권6호
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pp.2047-2052
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2023
Risk-informed approach has been widely applied in the safety design, regulation, and operation of nuclear reactors. It has been commonly accepted that risk-informed design optimization should be used in the innovative reactor designs to make nuclear system highly safe and reliable. In spite of the risk-informed approach has been used in some advanced nuclear reactors designs, such as Westinghouse IRIS, Gen-IV sodium fast reactors and lead-based fast reactors, the process of risk-informed design of nuclear reactors is hardly to carry out when passive system reliability should be integrated in the framework. A practical method for new passive safety reactors based on probabilistic safety assessment (PSA) and passive system reliability analyze linking is proposed in this paper. New three-dimension frequency-consequence curve based on risk concept with three variables is used in this method. The proposed method has been applied to the determination optimization of design options selection in a 10 MWth lead-based research reactor(LR) to obtain one optimized system design in conceptual design stage, using the integrated reliability and probabilistic safety assessment program RiskA, and the computation resources and time consumption in this process was demonstrated reasonable and acceptable.
신뢰성 기반 최적설계는 설계변수들의 변동을 평균이나 분산 등의 통계적 특성으로 고려하여 설계자가 원하는 신뢰도를 만족하는 해를 구한다. 신뢰도를 구하기 위한 기존의 신뢰성해석 기법들은 변수들이 연속함수로 정의되는 특정 확률분포를 따른다는 가정을 하지만 실제 문제에서 변수들은 한정적인 이산정보의 형태인 경우가 많기 때문에 변수들에 대한 가정을 하지 않고 이산정보로부터 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 후보 분포들 중에서 이산정보를 가장 잘 추정하는 분포를 결정하는 기법인 Akaike 정보척도를 이용하여 신뢰성해석 및 신뢰성 기반 최적설계를 수행하는 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 정확성을 검증하고 철도차량 용접대차의 신뢰성 기반 최적설계에 적용하여 제안한 기법의 유용성을 확인한다.
Electric-thermal-structural actuated compliant mechanisms are mechanisms onto which electric voltage drop is applied as input instead of force. This mechanism is based on thermal expansion of material while being heated. Compliant mechanisms are designed subjected to electric charge input using BESO(bi-directional evolutionary structural optimization) method. Reliability-based topology optimization (RBTO) is applied to the topology design of actuators. performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints. In this study, BESO method is used to obtain optimal topology of compliant mechanisms from initial design domain. PMA approach is used to evaluate reliability index. The procedure has been tested in numerical applications and compared with the results obtained by other methods to validate these approaches.
In this paper, we suggest reliability as a metric to evaluate the robustness of a design for the optimal design of electromagnetic devices, with respect to constraints under the uncertainties in design variables. For fast numerical efficiency, we applied the sensitivity-assisted Monte Carlo simulation (S-MCS) method to perform reliability calculation. Furthermore, we incorporated the S-MCS with single-objective and multi-objective particle swarm optimization algorithms to achieve reliability-based optimal designs, undertaking probabilistic constraint and multi-objective optimization approaches, respectively. We validated the performance of the developed optimization algorithms through application to the optimal design of a superconducting magnetic energy storage system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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