사면안정해석은 많은 불확실한 요인을 내포하는 지반공학적 문제이다. 이러한 불확실성 중 일부는 해석 수행과정에 필요한 지반 물성의 변동성과관련이 있다 본 연구에서는 확률론적 사면안정 해석기법을 개발하기 위하여 절편법의 일종인 Spencer의 방법을 바탕으로 한 결정론적 해석방법을 지반정수의 불확실성과 공간적 변동성을 고려할 수 있도록 확장하였다. 제안된 방법은 Hasofer-Lind의 신뢰지수를 구하는 일차신뢰도법과 Monte-Carlo Simulation을 바탕으로 한다. 지반정수의 변화에 따른 파괴확률의 변화를 구하기 위해 단일지층과 2층 지반의 사면에 대한 확률론적 사면안정 해석을 수행하였다. 예제의 결과는 사면안정해석에 대한 지반의 불확실성을 고려할 수 있는 관점을 제시하며 확률론적 해석결과에 미치는 지반정수의 공간적 변동성의 영향을 보여준다.
본 논문에서는 내압 하중을 받는 복합재 압력 용기의 신뢰도를 구하기 위해 확률적 강도 해석이 수행되었다. 이때 확률적 강도 해석은 점진적 파손 모델과 몬테카를로 시뮬레이션으로 구성된 확률 연속 파손 모델과 상용 유한 요소 해석 코드인 ABAQUS가 연계한 형태로서 복잡한 형상 및 경계 조건을 갖는 복합재 구조물의 확률적 파손 해석을 수행하게 된다. 설계확률 변수로서 복합재 층의 각 방향 별 강도가 고려되었다. 최종적으로, 확률 강도 해석을 통해 복합재 압력 용기의 파열 압력 분산 현상이 설명되었고, 복합재 압력 용기의 각 부위별 신뢰도 값이 제시되었다. 양산 중인 복합재 구조물인 경우, 재료 및 제작 공정의 불확실성이 구조물 성능에 미치는 영향이 더욱 커지게 되어 확률 강도 해석을 이용한 구조 설계가 필수적이다.
Probabilistic methods are used in engineering where a computational model contains random variables. The proposed method under development: Direct Optimized Probabilistic Calculation (DOProC) is highly efficient in terms of computation time and solution accuracy and is mostly faster than in case of other standard probabilistic methods. The novelty of the DOProC lies in an optimized numerical integration that easily handles both correlated and statistically independent random variables and does not require any simulation or approximation technique. DOProC is demonstrated by a collection of deliberately selected simple examples (i) to illustrate the efficiency of individual optimization levels and (ii) to verify it against other highly regarded probabilistic methods (e.g., Monte Carlo). Efficiency and other benefits of the proposed method are grounded on a comparative case study carried out using both the DOProC and MC techniques. The algorithm has been implemented in mentioned software applications, and has been used effectively several times in solving probabilistic tasks and in probabilistic reliability assessment of structures. The article summarizes the principles of this method and demonstrates its basic possibilities on simple examples. The paper presents unpublished details of probabilistic computations based on this method, including a reliability assessment, which provides the user with the probability of failure affected by statistically dependent input random variables. The study also mentions the potential of the optimization procedures under development, including an analysis of their effectiveness on the example of the reliability assessment of a slender column.
With respect to the researches of the optical flying head(OFH) , the head-gimbal assembly should be analyzed to guarantee the stable fabrication and the characteristics of shock resistance. The suitable design is proved through the Probabilistic analysis of the design parameters and material properties of the model. Probabilistic analysis is a technique that be used to assess the effect of uncertain input parameters and assumptions on your analysis model. Using a probabilistic analysis you can find out how much the results of a finite elements analysis are affected by uncertainties in the model. Another factor is analysis of the dynamic shock analysis. For the mobile application, one of the important requirements is durability under severe environmental condition, especially, resistance to mechanical shock. An important challenge in the disk recording is to improve disk drive robustness in shock environments. If the system comes in contact with outer shock disturbance. the system gets critical damage in head-gimbal assembly or disk. This paper describes probabilistic and dynamic shock analysis of head-gimbal assembly in micro MO drives using OFH slider.
$\textbullet$ Nearest neighbor filter $\textbullet$ Probabilistic nearest neighbor filter $\textbullet$ Probabilistic nearest neighbor filter incorporating numbers of validated measurements $\textbullet$ Probability density function of the NDS $\textbullet$ Simulation results in a clutter environment to verify the performances $\textbullet$ Sensitivity analysis for the unknown spatial clutter density
For major structural components periodic inspections and integrity assessments are needed for the safety. However, many flaws are undetectable because sampling inspection is carried out during in-service inspection. Probabilistic integrity assessment is applied to take into consideration of uncertainty and variance of input parameters arise due to material properties and undetectable cracks. This paper describes a Probabilistic Fracture Mechanics(PEM) analysis based on the Monte Carlo(MC) algorithms. Taking a number of sampling data of probabilistic variables such as fracture toughness value, crack depth and aspect ratio of an initial surface crack, a MC simulation of failure judgement of samples is performed. For the verification of this analysis, a comparison study of th PFM analysis using a commercial code, mathematical method is carried out and a good agreement was observed between those results.
In order to take account of the statistical properties of random variables used in the structural analysis, the conventional approach usually adopts the safety factor based on past experiences for the qualitative assessment of structural safety problem. Recently, new approach based on the probabilistic concept has been applied to the assessment of structural safety in order to circumvent the difficulties of the conventional approach in choosing the appropriate safety factor. Thus, computer program called "Probabilistic finite element method" is developed by incorporation the probabilistic concept into the conventional matrix method in order to investigate the effects of the random variables on the final output of the structural analysis. From the comparison of some examples, it can be concluded that the PFEM developed in this study deals with consistently with the uncertainty of random variables and provides the rational tool for the assessment of structural safety of plane frame.
For major nuclear power plant components periodic inspections and integrity assessments are needed for the safety. But many flaws are undetectable due to sampling inspection. Probabilistic integrity assessment is applied to take into consideration of uncertainty and variance of input parameters arise due to material properties, applied load and undetectable flaws. This paper describes a Probabilistic Fracture Mechanics(PFM) analysis based on Monte Carlo(MC) algorithms. Taking important parameters as probabilistic variables such as fracture toughness, crack growth rate and flaw shape, failure probability of major nuclear power plant components is archived as a results of MC simulation. For the verification of these analysis, a comparison study of the PFM analysis using other commercial code, mathematical method is carried out and a good agreement was observed between those results.
Probabilistic tsunami hazard analysis (PTHA) is based on the approach of probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) which is performed using various seismotectonic models and ground-motion prediction equations. The major difference between PTHA and PSHA is that PTHA requires the wave parameters of tsunami. The wave parameters can be estimated from tsunami propagation analysis. Therefore, a tsunami simulation analysis was conducted for the purpose of evaluating the wave parameters required for the PTHA of Uljin nuclear power plant (NPP) site. The tsunamigenic fault sources in the western part of Japan were chosen for the analysis. The wave heights for 80 rupture scenarios were numerically simulated. The synthetic tsunami waveforms were obtained around the Uljin NPP site. The results show that the wave heights are closely related with the location of the fault sources and the associated potential earthquake magnitudes. These wave parameters can be used as input data for the future PTHA study of the Uljin NPP site.
Structural vibration is a significant problem in many multi-part or multi-component assemblies. In aircraft industry, structures are composed of various fasteners, such as bolts, snap, hinge, weld or other fastener or connector (collectively "fasteners"). Due to these, prediction and design involving dynamic characteristics is quite complicated. However, the current state of the art does not provide an analytical tool to effectively predict structure's dynamic characteristics, because consideration of structural uncertainties (i.e. material properties, geometric tolerance, dimensional tolerance, environment and so on) is difficult and very small fasteners in the structure cause a huge amount of analysis time to predict dynamic characteristics using the FEM (finite element method). In this study, to resolve the current state of the art, a new approach is proposed using the FEM and probabilistic analysis. Firstly, equivalent elements are developed using simple element (e.g. bar, beam, mass) to replace fasteners' finite element model. Developed equivalent elements enable to explain static behavior and dynamic behavior of the structure. Secondly, probabilistic analysis is applied to evaluate the PDF (probability density function) of dynamic characteristics due to tolerance, material properties and so on. MCS (Monte-Carlo simulation) is employed for this. Proposed methodology offers efficiency of dynamic analysis and reality of the field as well. Simple plates joined by fasteners are taken as an example to illustrate the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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