The paper deals with the numerical analysis and design optimization of polysilicon micro thermal flexure actuator. The deflection of a thermal actuator is implicitly related to the actuation time so that such deflection is to be maximized under the consideration of structural performances such as maximum stress and natural frequencies. At first, the structural formulation of a thermal actuator is reviewed, and its CAE based simulation is performed to verify the numerical model. A parametric study is then conducted to identify the mainly effective design variables. Finally, the design of a micro thermal actuator is explored in the context of deterministic optimization and reliability based design optimization in the present study.
경사제에 불규칙하게 작용하는 임의 크기의 다중하중으로 인해 피복재의 안정성에 대한 성능이 시간에 따라 어떻게 달라지는지를 해석할 수 있는 추계학적 신뢰성 해석 모형이 개발되었다. Hudson의 공식과 Melby 공식을 이용하여 재현기간에 따른 파고의 함수로 경사제 피복재의 초기 저항력 크기와 피해율을 확률적으로 산정할 수 있는 새로운 방법이 제시되었다. 생애기간에 대한 신뢰성 분석을 실시하여 시간에 따른 다중하중의 작용과 사용한계나 극한한계 등 한계상태에 따른 구조물의 성능을 올바로 해석할 수 있었다. 마지막으로 보수보강 목표확률을 시간에 따른 누적파괴확률의 결과와 조합하여 구조물 유지관리에서 가장 중요한 변수인 보수보강 시점을 정량적으로 산정할 수 있는 방법이 제시되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1579-1602
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2020
In the design of production system, buffer capacity allocation is a major step. Through polymorphism analysis of production capacity and production capability, this paper investigates a buffer allocation optimization problem aiming at the multi-stage production line including unreliable machines, which is concerned with maximizing the system theoretical production rate and minimizing the system state entropy for a certain amount of buffers simultaneously. Stochastic process analysis is employed to establish Markov models for repairable modular machines. Considering the complex structure, an improved vector UGF (Universal Generating Function) technique and composition operators are introduced to construct the system model. Then the measures to assess the system's multi-state reliability and structural complexity are given. Based on system theoretical production rate and system state entropy, mathematical model for buffer capacity optimization is built and optimized by a specific genetic algorithm. The feasibility and effectiveness of the proposed method is verified by an application of an engine head production line.
The main idea of the framework is to seamlessly combine a reasonably accurate and fast surrogate model with the importance sampling strategy. Developing a surrogate model for predicting structures' dynamic responses is challenging because it involves high-dimensional inputs and outputs. For this purpose, a novel surrogate model based on cutting-edge deep learning architectures specialized for capturing temporal relationships within time-series data, namely Long-Short term memory layer and Transformer layer, is designed. After being properly trained, the surrogate model could be utilized in place of the finite element method to evaluate structures' responses without requiring any specialized software. On the other hand, the importance sampling is adopted to reduce the number of calculations required when computing the failure probability by drawing more relevant samples near critical areas. Thanks to the portability of the trained surrogate model, one can integrate the latter with the Importance sampling in a straightforward fashion, forming an efficient framework called TTIS, which represents double advantages: less number of calculations is needed, and the computational time of each calculation is significantly reduced. The proposed approach's applicability and efficiency are demonstrated through three examples with increasing complexity, involving a 1D beam, a 2D frame, and a 3D building structure. The results show that compared to the conventional Monte Carlo simulation, the proposed method can provide highly similar reliability results with a reduction of up to four orders of magnitudes in time complexity.
The current ASME code for reinforced concrete containment structures are not based on probability concepts. The stochastic nature of natural hazard or accidental loads and the variations of material properties require a probabilistic approach for a rational assessment of structural safety and performance. The paper develops design load factors for the serviceability limit state of reinforced concrete containment structures. The target limit state probability is determined and the load factors are calculated by the numerical analysis. Design load factors are proposed and carried out the reliability assessments.
It has regarded an attempt to design and construct more safe structures as challenges such as fate. In order to operate public facilities safely, It can be taken how to improve the resistance to applied load by increasing the cross-section of structural members or by installing reinforcement. But inevitably such a way is accompanied by an increase of construction cost or maintenance cost. To make a cost-effective construction, Reliability-based decision analysis which can judge the adequacy of investment is suggested using statistical data of the load, resistance and the maintenance cost.
Near field ground motions have caused several structural damages in recent decades. As a result, seismic codes are being updated with related requirements. In this paper a comparative study on the seismic behavior of concentrically braced frames (CBFs) designed based on different seismic codes is performed. Reliability of various frames with different heights and bracing types are analyzed based on the results of "Incremental Dynamic Analysis" (IDA) under near field ground motions. Fragility curves corresponding to IO (Immediate Occupancy) and CP (Collapse Prevention) limit states are extracted based on IDA curves. Results imply that, frames designed based on the near field seismic design criteria of UBC-97 are more reliable under near field ground motions and their failure probability is less comparing to others.
신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)글 위한 기술은 한정된 정보로 인한 인식론적 불확실성을 다룰 수 있는 베이지안 접근에 근거하여 발달된다. 최근까지, 전통적인 RBDO는 측정 데이터가 무한히 많아서 확실한 확률정보를 알고 있다는 가정 하에 실행되었다. 하지만 실제로는, 부족한 데이터로 인해 기존의 RBDO 방법의 유용성을 떨어뜨린다. 본 연구에서는, 확률정보의 불확실성을 인식하고, 따라서 산포를 갖게 되는 시스템 신뢰도의 확률 분포에서의 신뢰수준의 하한 값을 고려하기 위해 '베이지안 신뢰성'이 소개된다. 이런 경우, 베이지안 신뢰성 해석은 기존 신뢰도 해석의 이중 해석을 요구하게 된다. 크리깅 기반 차원 감소 방법(KDRM)은 신뢰도 해석을 위한 새로운 효율적인 방법으로써 사용되며, 제시된 방법은 몇 가지 수치예제를 사용하여 설명된다.
현존하는 교량의 실제적인 거동에 대한 보다 정확한 예측방법의 개발은 보수보강이 필요한 교량에 예산이 집중될 수 있도록 하여 교량운영의 경제성 및 안전성 측면에서 매우 중요하다. 특히 교량의 형태와 설치 지역의 활하중의 특성을 고려하며 활하중에 교량이 반응하는 실제적인 거동을 파악하여 실제적인 교량의 내하력 평가 이외에도 평가대상 교량의 선정 및 평가의 우선순위를 결정하여 교량의 유지 보수에 사용되는 예산의 보다 효율적인 집행을 가능하게 할 수 있다. 이 연구에서는 교량 현장실험에서 얻어지는 결과를 신뢰성 해석에 반영하여 보다 실제적인 교량 안전성 평가의 방법론을 연구하였다. 17개의 강거더 교량에 대해 기존의 교량 실험 결과를 토대로 교량의 내하력을 평가하기 위하여 2단계의 신뢰성 해석을 수행하였다. 우선 대상교량에 대해 설계에 사용된 계수 및 공칭강도를 이용하여 신뢰성 해석을 수행하였으며 2단계 신뢰성 해석에서는 교량 실험 결과를 신뢰성 해석에 포함하였다. 해석 결과를 비교해 본 결과 교량실험을 통한 각종 구조적 계수의 불확실성 제거를 통해 교량의 안전성을 저해하지 않고도 대상 교량의 신뢰성이 대폭 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.
Kurtoglu, Ahmet Emin;Cevik, Abdulkadir;Albegmprli, Hasan M.;Gulsan, Mehmet Eren;Bilgehan, Mahmut
Computers and Concrete
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제17권1호
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pp.87-106
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2016
This paper deals with the reliability analysis of design formulations derived for predicting the punching shear capacity of FRP-reinforced two-way slabs. Firstly, a new design code formulation was derived by means of gene expression programming. This formulation differs from the existing ones as the slab length (L) was introduced in the equation. Next, the proposed formulation was tested for its generalization capability by a parametric study. Then, the stochastic analyses of derived and existing formulations were performed by Monte Carlo simulation. Finally, the reliability analyses of these equations were carried out based on the results of stochastic analysis and the ultimate state function of ASCE-7 and ACI-318 (2011). The results indicate that the prediction performance of new formulation is significantly higher as compared to available design equations and its reliability index is within acceptable limits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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