• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.961-965
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• 2004

본 연구에서는 상수관망의 신뢰도 기반 최적화설계에서 시스템 구성물의 기계적 고장의 영향뿐만이 아니라 관로의 수리학적 능력과 절점수요에서의 불확실성이 결합되어 인식할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 수질과 연관된 신뢰도 문제는 고려하지 않았고 단지 수량의 항으로 수요자들의 요구량을 충족시키기 위해 급수관망의 공급능력을 고려하였다. 수량의 관점에서 관망의 신뢰도의 측정은 절점 수요량들이 항상 만족되어진다고 가정한 상태에서 불충분한 수두의 정도를 이용한다. 따라서 절점신뢰도는 공급되는 절점수두가 미리 규정된 최소수두를 상외하거나 충족시키는 확률로 정의되어진다. 이 모형에 의해 설계된 상수관망은 정상관망 상태구성(구성물의 고장이 발생하지 않았을 경우)와 미리 정해진 고장 시나리오의 범위와 연관된 관망의 악화된 구성상태 모두에서 절점에서의 임의의 수요량과 임의의 수리학적 능력하에서 상수공급량의 항으로 규정된 수준의 서어비스의를 제공할 수 있다. 본 모형은 다양한 관망구성에 내해 상수관망의 신뢰도의 정도를 결정하기 위해서 Monte-Carlo 모의를 이용하였다. 실제 상수관망에 내해 본 인구모형을 이용하여 신뢰도 및 최적화 해석이 수행되었다. 해석결과 본 모형은 합리적으로 관망 전체에 대해 합리적인 범위의 신뢰도를 유지하면서 관망의 건설비용의 치적화가 수행될 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2002.06a
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• pp.211-216
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• 2002

실제적인 문제에서 신뢰성 기반 최적 설계(RBDO)를 구현하기 위해서는 유한요소 모델을 해석하기 위한 상용 프로그램과 설계한 것에 대한 신뢰성을 산정할 수 있는 프로그램을 통합하고 최적화 알고리듬을 적용하여야 최적화를 수행하여야만 한다. 또한 최적화 과정에서 최적상태에서 제약조건이 비활성 영역에서 놓이게 되는 것을 방지하기 위해서 제약조건 최적화 문제를 비제약 조건 최적화 문제로 바꾸어 주는 장애 함수를 사용하여 최적화를 수행하였다. 그리고 이 방법론을 기존의 신뢰성기반 최적화 방법론, 즉 신뢰도지수 접근방법과 목표성능치 접근방법과의 비교를 하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.101-104
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• 2009

최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 불확실성의 영향을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차에 대한 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.2
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• pp.163-168
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• 2011

Robust optimization or reliability-based design optimization are some of the methodologies that are employed to take into account the uncertainties of a system at the design stage. For applying such methodologies to solve industrial problems, accurate and efficient methods for estimating statistical moments and failure probability are required, and further, the results of sensitivity analysis, which is needed for searching direction during the optimization process, should also be accurate. The aim of this study is to employ the function approximation moment method into the sensitivity analysis formulation, which is expressed as an integral form, to verify the accuracy of the sensitivity results, and to solve a typical problem of reliability-based design optimization. These results are compared with those of other moment methods, and the feasibility of the function approximation moment method is verified. The sensitivity analysis formula with integral form is the efficient formulation for evaluating sensitivity because any additional function calculation is not needed provided the failure probability or statistical moments are calculated.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.38 no.4
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• pp.379-384
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• 2014

The most critical rotating parts of a gas turbine engine are turbine blades and disc, given that they must operate under severe conditions such as high turbine inlet temperature, high speeds, and high compression ratios. Owing to theses operating conditions and high rotational speed energy, some failures caused by turbine disks and blades are categorized into catastrophic and critical, respectively. To maximize the margin of structural integrity, we aim to optimize the vulnerable area of disc-blade interface region. Then, to check the robustness of the obtained optimized solution, we evaluated structural reliability under uncertainties such as dimensional tolerance and fatigue life variant. The results highlighted the necessity for and limitations of optimization which is one of deterministic methods, and pointed out the requirement for introducing reliability-based design optimization which is one of stochastic methods. Thermal-structural coupled-filed analysis and contact analysis are performed for them.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.3
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• pp.275-280
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• 2008

A technique for reliability-based design optimization(RBDO) is developed based on the Bayesian approach, which can deal with the epistemic uncertainty arising due to the limited number of data. Until recently, the conventional REDO was implemented mostly by assuming the uncertainty as aleatory which means the statistical properties are completely known. In practice, however, this is not the case due to the insufficient data for estimating the statistical information, which makes the existing RBDO methods less useful. In this study, a Bayesian reliability is introduced to take account of the epistemic uncertainty, which is defined as the lower confidence bound of the probability distribution of the original reliability. In this case, the Bayesian reliability requires double loop of the conventional reliability analyses, which can be computationally expensive. Kriging based dimension reduction method(KDRM), which is a new efficient tool for the reliability analysis, is employed to this end. The proposed method is illustrated using a couple of numerical examples.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.392-395
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• 2009

응답면 기법을 활용하여 댐구조물과 같은 사회간접자본 시설물의 파괴확률을 구할 수 있다. 본 위험성 평가과정에서 응답면기법으로 구성한 한계상태 방정식을 유전자알고리즘의 적합도 방정식으로 사용하면, 핵심타입이나 지반종류, 지반다짐정도 등의 입력설계변수의 최적화 과정 속도를 더욱 신속화 시킬 수 있다. 제안된 응답면 기법과 유전자알고리즘의 복합해석기법은 신뢰성기반 최적화프로그램으로 기존의 유전자알고리즘의 수렴속도를 더욱 빠르게 하여주고, 특히 입력변수의 상하한계가 불확실한 경우에도 만족스러운 수렴성을 보장하여준다. 한계상태 방정식의 목표신뢰도 지수를 변화시켜면 해당하는 입력변수의 최적값을 출력하여주므로, 입력변수의 제약조건에 가격함수와 같은 가중치를 벌칙함수로 부여하면 가격최적화 프로그램으로 작용하게 되며, 시설물 운영자에게는 목표신뢰도에 대한 유지관리 기법과 정도를 의사결정 할 수 있도록 하여주는 기능을 가지게 된다. 조사된 많은 댐구조물의 파괴모드가 시간에 독립적으로 시공중 또는 시공완료 후 5년이내에 다수 발생하는바, 파괴모드를 조사하고 중요한 파괴모드인 파이핑 현상에 대해서 파괴확률을 계산하고 최적유지관리를 위한 개선된 유전자알고리즘 최적화 연산을 수행하였다. 기존 댐구조물과 같이 설계변수와 하중의 변동성을 알기가 어려운 경우에 유지관리비용 최소화를 위해서 본 제안 프로그램의 확장된 버젼은 중요한 기준을 제시하여줄 것으로 기대한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.1
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• pp.13-24
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• 2019

This paper brings up fallacy of material factors specified for the design of concrete members in the current Korean limit state design code for highway bridges, and proposes new material factors based on a robust optimization scheme to overcome the fallacy. It is shown that the current load factors in the code and the proposed material factors lead to a much higher reliability index than the target index. The load factors are adjusted to yield the target reliability index using the inverse reliability analysis. A reliability-based approach following the basic concept of Eurocode is formulated to determine material factors as well as load factors. The load-material factors obtained by the proposed reliability-based approach yield a lower reliability level than the target index. Drawbacks of the basic concept of Eurocode are discussed. It is pointed out that differences in the uncertainties between materials and members may cause the lower reliability index of concrete member than the target.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.22 no.4
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• pp.299-306
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• 2009

Design optimization is a method to find optimum point which minimizes the objective function while satisfying design constraints. The conventional optimization does not consider the uncertainty originated from modeling or manufacturing process, so optimum point often locates on the boundaries of constraints. Reliability based design optimization includes optimization technique and reliability analysis that calculates the reliability of the system. Reliability analysis can be classified into simulation method, fast probability integration method, and moment-based reliability method. In most generally used MPP based reliability analysis, which is one of fast probability integration method, if many MPP points exist, cost and numerical error can increase in the process of transforming constraints into standard normal distribution space. In this paper, multiplicative decomposition method is used as a reliability analysis for RBDO, and sensitivity analysis is performed to apply gradient based optimization algorithm. To illustrate whole process of RBDO mathematical and engineering examples are illustrated.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.11
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• pp.1691-1696
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• 2010

The efforts of reflecting the system's uncertainties in design step have been made and robust optimization or reliabilitybased design optimization are examples of the most famous methodologies. The statistical moments of a performance function and the constraints corresponding to probability conditions are involved in the formulation of these methodologies. Therefore, it is essential to effectively and accurately calculate them. The sensitivities of these methodologies have to be determined when nonlinear programming is utilized during the optimization process. The sensitivity of statistical moments and probability constraints is expressed in the integral form and limited to the normal random variable; we aim to expand the sensitivity formulation to nonnormal variables. Additional functional calculation will not be required when statistical moments and failure or satisfaction probabilities are already obtained at a design point. On the other hand, the accuracy of the sensitivity results could be worse than that of the moments because the target function is expressed as a product of the performance function and the explicit functions derived from probability density functions.