LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology)는 항만 자동화를 위한 수평 이송 시스템이며, 셔틀카(shuttle car)와 격자구조의 레일에 부착된 스테이터 모듈(stator module)로 구성된 PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 논문에서는 LMTT시스템에서 컨테이너 운반을 담당하는 셔틀카(shuttle car)를 구성하는 부품인 이동체(mover)의 경량화를 위하여 직교배열표 및 크리깅 방법을 이용하여 최적설계를 수행한다. 설계변수로는 가로빔, 세로빔, 휠빔의 두께를 제한조건 함수로는 안전율이 고려된 응력을 넘지 않도록 설정하였다. 목적함수로는 중량을 설정하였다. 본 연구에서 제시된 방법으로 구한 최적해는 크리깅 내삽법(Kriging interpolation)으로 알려진 DACE(Design and Analysis of Computer Experiments) 모델을 엑셀(Excel)로 수식화하고 구했으며, GENESIS를 이용하여 민감도기반 최적설계로 구해진 최적해와 비교 및 검토하였다.
본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시하였다. 제시된 예측 방법은, 새로운 계측 데이터가 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적인 업데이팅이 가능하며 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 탄산화 내구성 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법(LHS)으로 간단하게 정리되고, 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이 방법은 콘크리트 구조물의 설계에 유용하게 사용될 수 있으며, 모니터링을 통한 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있다. 본 논문에서 사전예측치는 탄산화에 노출된 국내 콘크리트 구조물 데이터(3700개 시편)를 이용하여 콘크리트 탄산계수의 확률 특성을 고려하여 나타내었으며, 우도함수는 현장 모니터링 데이터를 이용하였으며 사후예측치는 사전예측치와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 또한, 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS)과 LHS의 비교를 통하여 본 논문에서 수행된 LHS를 이용한 샘플링기법이 보다 효율적인 시뮬레이션 수행이 가능함을 확인하였다.
전기 장비와 같은 비구조적 요소는 다양한 제반 시설에서 적절한 기능을 수행하는 중요한 역할을 한다. 특정 시설에서 이러한 비구조적 요소 중 일부는 강한 지진 발생이 발생한다고 하더라고 계속적으로 작동해야 한다. 그러나 다양한 이유 중 지진 진동의 불확실성과 전기 장비와 같은 비구조적 요소의 다양성 때문에 지진 진동의 영향으로 인한 각 기계적 손상과 작동 상의 손상을 정의하는 것과 시스템 손상 확률을 결정하는 것은 어려운 일이다. 따라서 비구조적 요소의 특성과 지진의 변화를 고려한 전기 장비의 성능 평가를 위한, 실용이고 효과적인 확률 모델을 개발할 필요가 있다. 이 연구는 비구조적 요소의 동적 거동과 비구조적 요소를 구조물에 구속 시키는 구속 장치의 선형 거동 및 비선형 거동에 대한 이해를 향상 시킬 것이다. 또한, 이 연구는 폭넓고 새로운 지진 강도를 위한 구속된 비구조적 요소의 확률론적 내진 응답 모델을 생성할 것이다.
대부분의 손상도 추정법들을 부재의 손상을 해당부재의 평균적인 강성감소로 표현하였다. 본 연구에서는 보다 실제적인 손상도를 추정하기 위하여, 접합부의 손상을 도입하였다. 접합부의 모형화를 위하여 보의 양단에 회전스프링을 추가하였으며, 접합부 손상을 접합부 강성의 감소로 정의하였다. 접합부의 손상도를 계측된 모드벡터를 바탕으로하여, 신경망기법을 추정하였다. 효율적인 훈련패턴을 만들기 위하여 Latin Hypercube Sampling 기법을 도입하였으며, 국부영역에서의 손상도추정을 위하여 부구조법을 도입하였다. 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 10층 프레임구조물에 대한 수치해석결과를 이용하였다. 예제해석을 통하여 추정결과가 상당히 정확함을 확인하여, 실제 적용 가능한 방법임을 알수 있었다.
The building energy performance indicator, called Energy Performance Index (EPI), has been used for the past decades in South Korea. It has a list of design variables assigned with weighting factors (a, b). Unfortunately, the current EPI method is not performance-based but very close to a prescriptive rating. With this in mind, this study aims to propose a new performance-based EPI method. For this purpose, a global sensitivity analysis method, Sobol, is employed. The Sobol method is suitable for complex nonlinear models and can decompose all the output variance due to every input. The Sobol sensitivity index of each variable is defined as 0 to 1 (0 to 100%), and the sum of all sensitivity indices is equal to 1 (100%). In this study, an office building was modeled using EnergyPlus and then the Latin Hypercube Sampling (LHS) was conducted to generate a surrogate model to EnergyPlus. The sensitivity index was suggested to replace weight (a) in the existing EPI. In addition, the discrete weight (b) in the existing EPI was replaced by a set of continuous regression functions. Due to the introduction of the sensitivity index and the continuous regression functions, the new proposed approach can provide far more accurate outcome than the existing EPI (R2: 0.83 vs. R2: 0.01 for cooling, R2: 0.66 vs. R2: 0.01 for total energy). The new proposed approach proves to be more rational, objective and performance-based than the existing EPI method.
Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.
Zhaoyang Fu;Li Tian;Xianchao Luo;Haiyang Pan;Juncai Liu;Chuncheng Liu
Earthquakes and Structures
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제26권4호
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pp.311-326
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2024
Transmission tower structures are particularly susceptible to damage and even collapse under strong seismic ground motions. Conventional seismic analyses of transmission towers are usually performed by considering only ground motion uncertainty while ignoring structural uncertainty; consequently, the performance evaluation and failure prediction may be inaccurate. In this context, the present study numerically investigates the seismic responses and failure mechanism of transmission towers by considering multiple sources of uncertainty. To this end, an existing transmission tower is chosen, and the corresponding three-dimensional finite element model is created in ABAQUS software. Sensitivity analysis is carried out to identify the relative importance of the uncertain parameters in the seismic responses of transmission towers. The numerical results indicate that the impacts of the structural damping ratio, elastic modulus and yield strength on the seismic responses of the transmission tower are relatively large. Subsequently, a set of 20 uncertainty models are established based on random samples of various parameter combinations generated by the Latin hypercube sampling (LHS) method. An uncertainty analysis is performed for these uncertainty models to clarify the impacts of uncertain structural factors on the seismic responses and failure mechanism (ultimate bearing capacity and failure path). The numerical results show that structural uncertainty has a significant influence on the seismic responses and failure mechanism of transmission towers; different possible failure paths exist for the uncertainty models, whereas only one exists for the deterministic model, and the ultimate bearing capacity of transmission towers is more sensitive to the variation in material parameters than that in geometrical parameters. This research is expected to provide an in-depth understanding of the influence of structural uncertainty on the seismic demand assessment of transmission towers.
본 논문에서는 최근 유지관리분야에서 중요한 분야로 대두되고 있는 대형구조물의 모니터링에 대한 연구 및 고찰을 바탕으로 대형 구조물의 계측데이터를 이용한 확률적 안전도분석에 대한 평가 모형을 제안하였다. 사장교의 계측 데이터를 이용하여 활하중에 대한 모델을 산정하고, 요소신뢰성 및 체계신뢰성 기법을 통하여 사장교의 실질적인 확률적 안전도를 평가하였다. 사장교의 체계신뢰성은 케이블, 보강형, 주탑의 조합파괴를 포함하는 주파괴경로를 찾아낼 수 있는 부분 ETA(Event Tree Analysis) 모델을 이용하여 산정하였으며 이는 기존 안전도 분석방법과 비교하였을 때 구조물의 여용성을 충분히 반영하는 데 상당히 합리적이며 실제적인 결과를 보여주는 실용적인 방법으로 판단된다.
LMU(Leg Mating Unit)는 해양구조물의 플로트오버 실치에서 활용되는 장비 중 하나로 충격을 흡수하는 부분과 결합부로 구성된다. 본 연구에서는 최적설계를 통해 부유식 해양구조물의 플로트오버 설치용 LMU의 성능을 개선하여 설계 요구 조건을 만족하는 설계를 개발하였다. 초기설계는 고정식 해양구조물의 플로트오버 설치용으로 개발된 것의 제원을 참조하였으며, 초탄성재료의 거동을 표현하기 위해 Mooney-Rivlin 모델을 활용하였다. 설계민감도해석 결과를 바탕으로 중요도에 따라 설계 변수들을 선별하였고, 진화알고리듬 기반 최적설계를 수행하였다. 최적설계 문제에서 목적함수는 LMU의 중량이며, 제약 조건은 LMU에 작용하는 최대 폰-미세스 응력과 LMU의 성능을 평가할 수 있는 반발력이다.
To study the evaluation standard and control limit of mortar filling layer void length, in this paper, the train sub-model was developed by MATLAB and the track-bridge sub-model considering the mortar filling layer void was established by ANSYS. The two sub-models were assembled into a train-track-bridge coupling dynamic model through the wheel-rail contact relationship, and the validity was corroborated by the coupling dynamic model with the literature model. Considering the randomness of fastening stiffness, mortar elastic modulus, length of mortar filling layer void, and pier settlement, the test points were designed by the Box-Behnken method based on Design-Expert software. The coupled dynamic model was calculated, and the support vector regression (SVR) nonlinear mapping model of the wheel-rail system was established. The learning, prediction, and verification were carried out. Finally, the reliable probability of the amplification coefficient distribution of the response index of the train and structure in different ranges was obtained based on the SVR nonlinear mapping model and Latin hypercube sampling method. The limit of the length of the mortar filling layer void was, thus, obtained. The results show that the SVR nonlinear mapping model developed in this paper has a high fitting accuracy of 0.993, and the computational efficiency is significantly improved by 99.86%. It can be used to calculate the dynamic response of the wheel-rail system. The length of the mortar filling layer void significantly affects the wheel-rail vertical force, wheel weight load reduction ratio, rail vertical displacement, and track plate vertical displacement. The dynamic response of the track structure has a more significant effect on the limit value of the length of the mortar filling layer void than the dynamic response of the vehicle, and the rail vertical displacement is the most obvious. At 250 km/h - 350 km/h train running speed, the limit values of grade I, II, and III of the lengths of the mortar filling layer void are 3.932 m, 4.337 m, and 4.766 m, respectively. The results can provide some reference for the long-term service performance reliability of the ballastless track-bridge system of HRS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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