In structural reliability analysis, the response surface method is a powerful method to evaluate the probability of failure. However, the location of experimental points used to form a response surface function must be selected in a judicious way. It is necessary for the highly nonlinear limit state functions to consider the design point and the nonlinear trend of the limit state, because both of them influence the probability of failure. In this paper, in order to approximate the actual limit state more accurately, experimental points are selected close to the design point and the actual limit state, and consider the nonlinear trend of the limit state. Linear, quadratic and cubic polynomials without mixed terms are utilized to approximate the actual limit state. The direct Monte Carlo simulation on the approximated limit state is carried out to determine the probability of failure. Four examples are given to demonstrate the efficiency and the accuracy of the proposed method for both numerical and implicit limit states.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.22
no.2
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pp.120-125
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2010
A Monte-Carlo simulation method is proposed which can take uncertainties of scale and location parameters of Gumbel distribution into account straightforwardly in evaluating significant design wave heights with respect to return periods. The uncertainties of design wave heights may directly depend on the amounts of uncertainties of scale parameter and those distributions may be followed by Gumbel distribution. In case of that the expected values of maximum significant wave height during lifetime of structures are considered to be the design wave heights, more uncertainties are happened than in those evaluated according to return periods with encounter probability concepts. In addition, reliability analyses on the armor units are carried out to investigate into the effects of the uncertainties of design wave heights on the probability of failure. The failure probabilities of armor units to 5% damage level for 50 return periods are evaluated and compared according to the methods of taking uncertainties of design wave heights into account. It is found that the probabilities of failure may be distributed into wide ranges of bounds when the uncertainties of design wave heights are assumed to be same as those of annual maximum significant wave heights.
In this paper, the analytical method to derive wind fragility for urban street tree in Korea was shown. Monte Carlo Simulation method was used to determine the probability of failure for urban street tree. This probability result was used to determine wind fragility parameters for four types of tree based on the study of street tree species in urban area in Daegu, Korea. Wind fragility for street tree was presented in terms of median capacity and standard deviation of the natural logarithm of the capacity. Results showed that the dominant factor affecting the probability of failure of tree under wind load was their diameter. Moreover, amongst the four types of tree chosen, the tree with height 7m and diameter 35cm had the lowest probability of failure under wind loading, whereas the tree with height 8m and diameter 30cm could resist the least wind loading. The median failure wind speed for urban street tree with height 7m were 43.8m/s and 50.6m/s for diameter 30cm and 35cm, respectively. Also, for tree with height 8m, their median failure wind speeds were 38.7m/s and 45.4m/s for tree with diameter 30cm and 35cm, respectively.
An alternative method is presented for predicting failure probability of pipelines with corrosion defects in this paper. The failure of corroded pipeline occurs when the operating pressure is grater than the remaining strength of the pipeline, and a limit state function can be defined as the differences between the remaining strength and the operating pressure. Then, based on structural reliability theory, we can estimate the failure probability of corroded pipeline, which is dependent on elapsed time of the pipeline with active corrosion defects. In this study, a root finding (RF) method has been adopted to solve the limit state function instead of Monte-Carlo simulation (MCS) method which traditionally has been employed to solve those kinds of problems. The calculation results shows that there are only small differences between the RF and the MCS method but the RF has higher efficiency in calculation than the MCS.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.6
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pp.401-409
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2020
Seismic fragility assessments include a procedure to combine the random variables of response and capacity to produce the relationship between failure probability and seismic intensity. The evaluation of the failure probability of simultaneous multiple failures of two or more components assumes that the failure probability of each component is independent of those of the others. However, a correlation is expected to exist because several random factors have the same cause. The multiple-failure probability can differ depending on this correlation and may be unconservative without considering the seismic correlation. Therefore, a practical methodology for fragility assessment should be evaluated using the seismic correlation and correlation coefficient for each random variable. In this study, several random variables were selected for numerical evaluation of the correlation coefficient. The correlation coefficient was then compared with each variable and the combined variables. The correlation coefficient using simplified and complex models were also compared to determine and analyze the differences between each of the approaches.
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.
The capacity design of shear forces is one of the special demands of EC8 by which the ductile behavior of structures is implemented. The aim of capacity design is the formation of plastic hinges without shear failure of the elements. This is achieved by deriving the design shear forces from equilibrium conditions, assuming that plastic hinges, with their possible over-strengths, have been formed in the adjacent joints of the elements. In this equilibrium situation, the parameters (dimensions, material properties, axial forces etc) are random variables. Therefore, the capacity design of shear forces is associated with a probability of non-compliance (probability of failure). In the present study the probability of non-compliance of the shear capacity design in columns is calculated by assuming the basic variables as random variables. Parameters affecting this probability are examined and a modification of the capacity design is proposed, in order to achieve uniformity of the safety level.
The model of unit dynamic reliability of repairable k/n (G) system with unit strength degradation under repeated random shocks has been developed according to the stress-strength interference theory. The unit failure number is obtained based on the unit failure probability which can be computed from the unit dynamic reliability. Then, the transfer probability function of the repairable k/n (G) system is given by its Markov property. Once the transfer probability function has been obtained, the probability density matrix and the steady-state probabilities of the system can be retrieved. Finally, the dynamic reliability of the repairable k/n (G) system is obtained by solving the differential equations. It is illustrated that the proposed method is practicable, feasible and gives reasonable prediction which conforms to the engineering practice.
Methods for estimating structural reliability using probability ideas are well established. When the residual ultimate strength of a buried pipeline is exceeded the limit, breakage becomes imminent and the overall reliability of the pipe distribution network is reduced. This paper is concerned with estimating structural failure of underground flexible pipes due to corrosion induced excessive deflection, buckling, wall thrust and bending stress subject to externally applied loading. With changes of pipe wall thickness due to corrosion, the moment of inertia and the cross-sectional area of pipe wall are directly changed with time. Consequently, the chance of survival or the reliability of the pipe material is decreased over time. One numerical example has been presented for a buried steel pipe to predict the probability of failure using Hasofer-Lind and Rackwitz-Fiessler algorithm and Monte Carlo simulation. Then the parametric study and sensitivity analysis have been conducted on the reliability of pipeline with different influencing factors, e.g. pipe thickness, diameter, backfill height etc.
Preventive maintenance can avail the generation utilities to reduce cost and gain more profit in a competitive supply-side power market. So, it is necessary to perform reliability analysis on the systems in which reliability is essential. In this paper, RCM (Reliability -Centered Maintenance) analytical method is adopted using real historical failure data in Korean power plants. Therefore, the reliability -based Probability model for predicting the failures of components in the power plant is also established, and application to FMECA(Failure Mode Effects and Critical Analysis) consideration of failure probability, Based on the weighting ranking of generating equipments which status to be probability estimation by FMECA. The FMECA is an engineering analysis and a core activity performed by reliability engineers to review the effects of probable failure modes of generating equipments and assemblies of the power system on system performance. The results of this paper show that application of FMECA with stochastic approach to the preventive maintenance can efficiently avail decreasing the cost on maintenance and hence improve the total benefit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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