In the reliability-based design optimization of electromagnetic devices, the accurate and efficient reliability assessment method is very essential. The first-order sensitivity-assisted Monte Carlo Simulation is proposed in the former research. In order to improve its accuracy for wide application, in this paper, the second-order sensitivity analysis is presented by using the hybrid direct differentiation-adjoint variable method incorporated with the finite element method. By combining the second-order sensitivity with the Monte Carlo Simulation method, the second-order sensitivity-assisted Monte Carlo Simulation algorithm is proposed to implement reliability calculation. Through application to one superconductor magnetic energy storage system, its accuracy is validated by comparing calculation results with other methods.
불확정 구조계획의 선형 고유치 문제는 재료정수나 경게조건 및 외부하중 등에 결정론적으로 사용할 수 없는 확률량을 포함하고 있다. 변동량을 내포한 고유치 문제의 해석은 기대치에 대한 지배 방정식과 변동량 결정방정식을 고려해야 한다. 비선형성이 심한 구조계를 선형화할 대 일차 및 이차 변동값을 반영함으로 고유치의 정도를 향상시킬 수 있다. 매개변수에 불확정성을 포함한 고유치 문제는 최적설계 정식화에서 변동된 값을 고료해 줌으로 신뢰성 있는 설계가 된다. 최적설계 알고리즘 중에는 목적함수와 제한 조건식의 설계 민감도를 요한다. 이차 기울기에 근거를 둔 최적설계 수행시에 변동량에 고려하여 제한식으로 설정하고, 설계 민감도를 구할 수 있는 방법을 제시하였다.
This paper discusses design sensitivity analysis and its application to a structural dynamics modification. Eigenvalue derivatives are determined with respect to the element parameters, which include intrinsic property parameters such as Young's modulus, density of the material, diameter of a beam element, thickness of a plate element, and shape parameters. Derivatives of stiffness and mass matrices are directly calculated by derivatives of element matrices. The first and the second order derivatives of the eigenvalues are then mathematically derived from a dynamic equation of motion of FEM model. The calculation of the second order eigenvalue derivative requires the sensitivity of its corresponding eigenvector, which are developed by Nelson's direct approach. The modified eigenvalue of the structure is then evaluated by the Taylor series expansion with the first and the second derivatives of eigenvalue. Numerical examples for simple beam and plate are presented. First, eigenvalues of the structural system are numerically calculated. Second, the sensitivities of eigenvalues are then evaluated with respect to the element intrinsic parameters. The most effective parameter is determined by comparing sensitivities. Finally, we predict the modified eigenvalue by Taylor series expansion with the derivatives of eigenvalue for single parameter or multi parameters. The examples illustrate the effectiveness of the eigenvalue sensitivity analysis for the optimization of the structures.
Monitoring large-scale civil engineering structures such as offshore platforms and high-large buildings requires a large number of sensors of different types. Innovative sensor data information technologies are very extremely important for data transmission, storage and retrieval of large volume sensor data generated from large sensor networks. How to obtain the optimal sensor set and placement is more and more concerned by researchers in vibration-based SHM. In this paper, a method of determining the sensor location which aims to extract the dynamic parameter effectively is presented. The method selects the number and place of sensor being installed on or in structure by through the tolerance domain statistical inference algorithm combined with second order sensitivity technology. The method proposal first finds and determines the sub-set sensors from the theoretic measure point derived from analytical model by the statistical tolerance domain procedure under the principle of modal effective independence. The second step is to judge whether the sorted out measured point set has sensitive to the dynamic change of structure by utilizing second order characteristic value sensitivity analysis. A 76-high-building benchmark mode and an offshore platform structure sensor optimal selection are demonstrated and result shows that the method is available and feasible.
In small signal stability analysis of power systems, eigenvalue analysis is the most useful method and the detailed modeling of generator has an important effect to the eigenvalues. Generator full model is used for precise dynamic analysis of generators and controllers while two-axis model is used for multi-machine systems because of the reduced order of the state matrix. Also, the eigenvalue sensitivity coefficients are used for optimizing controller parameters to improve system stability. This paper compare the first and second order eigenvalue sensitivity coefficients of controllers using generator full model with those of two-axis model. As a result of an example, the estimated eigenvalues using the first and the second eigenvalue sensitivity coefficients using generator full model is very close to those of state matrix. Also the error ratios throughout a wide range of controller parameters is less than $1\%$.
A general formulation of the design optimization problem with the random parameters is presented here. The formulation is based on the stochastic finite element second-order perturbation method ; it takes into full account of the stress and displacement constraints together with the rates of change of the random variables. A method of direct differentiation for calculating the sensitivity coefficients in regard to the governing equation and the second-order perturbed equation is derived. A gradient-based nonlinear programming technique is used to solve the problem. The numerical results are specifically noted, where the stiffness parameter and external load are treated as random variables.
Optimization has been developed to minimize the cost function while satisfying constraints. Nonlinear Programming method is used as a tool for the optimization. Usually, cost and constraint function calculations are required in the engineering applications, but those calculations are extremely expensive. Especially, the function and sensitivity analyses cause a bottleneck in structural optimization which utilizes the Finite Element Method. Also, when the functions are quite noisy, the informations do not carry out proper role in the optimization process. An algorithm called "Second-order Approximation Method" has been proposed to overcome the difficulties recently. The cost and constraint functions are approximated by the second-order Taylor series expansion on a nominal points in the algorithm. An optimal design problem is defined with the approximated functions and the approximated problem is solved by a nonlinear programming numerical algorithm. The solution is included in a candidate point set which is evaluated for a new nominal point. Since the functions are approximated only by the function values, sensitivity informations are not needed. One-dimensional line search is unnecessary due to the fact that the nonlinear algorithm handles the approximated functions. In this research, the method is analyzed and the performance is evaluated. Several mathematical problems are created and some standard engineering problems are selected for the evaluation. Through numerical results, applicabilities of the algorithm to large scale and complex problems are presented.presented.
Safety monitoring systems of structures generally resort to detecting possible changes of dynamic system parameters. Sensitivity analysis of these dynamic system parameters may implement these techniques. Conventional structural eigenvalue problems are discussed in the scope of those systems with deterministic parameters. Large and flexible structures, such as suspension bridges, actually possess stochastic material properties and these random properties unavoidably affect the dynamic system parameters. The sensitivity matrix of structural modal parameters to basic design variables has been established in this paper. Moreover, second order statistics of natural frequencies due to the randomness of material properties have been discussed. It is concluded from numerical analysis of a modem suspension bridge that although the second order statistics of frequencies are small relatively to the change of basic design variables, such as density of mass and modulus of elasticity, the sensitivities of modal parameters to these variables at different locations change in magnitude.
This paper presents an optimal robust LQ-PID roller design method for the second-order ems with state delay to satisfy the design ification in time domain. The Sensitivity bach concept is utilized for its optimization.
This study is to obtain the order of the sensitivity of importing marine products with regard to non - economic aspects of considerations under the free - trade. Three criteria are extracted considering various aspects of Korean fishery society. They are the socio - economic, resource - environmental, and policy - appropriateness criterion. The Analytic Hierachy Process(AHP) is used to obtain the estimates of weights among these criteria. First of all, the weights between economic and non - economic in the first hierachy of sensitivity criteria turn out to be 83.3% and 16.7%. Second, the weights among three criteria in the non - economic aspect, the second hierachy, are following that the socio - economic criterion is 19.6%, resource - environmental 31.1%, and policy - appropriateness 49.3% respectively. 47 selected fishes are evaluated based on these three non - economic criteria using 9- point scales. The over - all order of sensitivity is a croaker, hairtail, flatfish, sea breams, and so forth in descending order. The least sensitive fish turns out to be an angler. In addition to the over - all order, the sensitivity based on the three specific non - economic aspects is also investigated. The most sensitive fish in terms of the socio - economic criterion is an hairtail while the least one is a filefish. The most sensitive fish in terms of the resource - environmental criterion is an abalone while the least one is an angler. Finally, the most sensitive fish in terms of the policy - appropriateness is a mackerel while the least one is a small octopus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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