Park, Jeong-Je;Choi, Jae-Seok;Baek, Ung-Ki;Cha, Jun-Min
Proceedings of the KIEE Conference
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2009.07a
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pp.127_128
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2009
A new technique using a search method which is based on fuzzy multi-criteria function is proposed for GMS(generator maintenance scheduling) in order to consider multi-objective function. Not only minimization of probabilistic production cost but also maximization of system reliability level are considered for fuzzy multi-criteria function. To obtain an optimal solution for generator maintenance scheduling under fuzzy environment, fuzzy multi-criteria relaxation method(fuzzy search method) is used. The practicality and effectiveness of the proposed approach are demonstrated by simulation studies for a real size power system model in Korea in 2010.
A new technique using search method based on fuzzy multi-criteria function is proposed fur flexible generator maintenance scheduling. Minimization of probabilistic production cost, maximization of system reliability level and air pollution are considered fur fuzzy multi-criteria function. To obtain an optimal solution for generator maintenance scheduling under fuzzy environment fuzzy multi-criteria relaxation method(fuzzy search method) is used. The practicality and effectiveness of the proposed approach are demonstrated by the simulation results of the real size model system of KEPCO-1997 SYSTEM.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.5
no.3
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pp.230-238
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2017
Carbonation is a representative deterioration for underground structure, which causes additional repair for service life. This study proposes a simplified equation for optimum repair timing without complicated probability calculation, considering initial and repair conditions For the work, initial service life, extended service life through repair, and their COVs(Coefficient of Variation) are considered, and the periods which can reduce number of repair are evaluated. Assuming the two service lives to be independent, the repair timings are derived from 10 to 50 years based on the probabilistic method, and the regression analysis technique for optimum repairing timing is proposed. Decreasing COV has insignificant effect on reducing repairing number but shows a governing effect on changes in probability near the critical repairing stage. The extension of service life through repairing is evaluated to be a critical parameter for reducing repairing number. The proposed technique can be efficiently used for maintenance strategy with actual COV of initial and additional service life due to repairing.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.16
no.5
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pp.675-682
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2013
Reliability analysis and prediction of next failure time is critical to sustain weapon systems, concerning scheduled maintenance, spare parts replacement and maintenance interventions, etc. Since 1981, many methodology derived from various probabilistic and statistical theories has been suggested to do that activity. Nowadays, many A.I. tools have been used to support these predictions. Support Vector Regression(SVR) is a nonlinear regression technique extended from support vector machine. SVR can fit data flexibly and it has a wide variety of applications. This paper utilizes SVM and SVR with combining time series to predict the next failure time based on historical failure data. A numerical case using failure data from the military equipment is presented to demonstrate the performance of the proposed approach. Finally, the proposed approach is proved meaningful to predict next failure point and to estimate instantaneous failure rate and MTBF.
THERP (Technique for Human Error Rate Prediction) methodology has been widely used for probabilistic safety assessments. The NUREG report involving this methodology is also called the HRA handbook. The THERP assumes that all actions involved in implementing a task are considered as components. In this paper human error rates associated with maintenance are evaluated by the THERP methodology. A gas governor system is used as an example which is also a risky system like nuclear power plants. It is also demonstrated that this approach is flexible in that it can be applied to any operator actions related to test and maintenance.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.2
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pp.10-19
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2019
Management plan with repairing is essential for RC structures exposed to chloride attack since durability problems occur with extended service life. Conventionally deterministic method is adopted for evaluation of service life and repair cost, however more reasonable repair cost can be obtained through continuous repair cost from probabilistic maintenance technique. Unlike the previous researches considering only normal distribution of life time, PLTFs (Probabilistic Life Time Function) which can be capable of handling log and normal distributions are attempted for initial and repair service life, and repair cost is evaluated for OPC and GGBFS concrete. PLTF with log distributions in initial service life is more effective to save repair cost since it is more dominant after average than normal distribution. Repair cost in GGBFS concrete decreases to 30% of OPC concrete due to longer initial service life and lower repairing event. The proposed PLTF from the work can handle not only normal distributions but also log distributions for initial and repair service life, so that it can provide more reasonable repair cost evaluation.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.14
no.5
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pp.119-127
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2010
This paper provides a new approach for durability prediction of reinforced concrete structures exposed to carbonation. In this method, the prediction can be updated successively by a Bayes' theorem when additional data are available. The stochastic properties of model parameters are explicitly taken into account in the model. To simplify the procedure of the model, the probability of the durability limit is determined based on the samples obtained from the Latin Hypercube Sampling(LHS) technique. The new method may be very useful in design of important concrete structures and help to predict the remaining service life of existing concrete structures which have been monitored. For using the new method, in which the prior distribution is developed to represent the uncertainties of the carbonation velocity using data of concrete structures(3700 specimens) in Korea and the likelihood function is used to monitor in-situ data. The posterior distribution is obtained by combining a prior distribution and a likelihood function. Efficiency of the LHS technique for simulation was confirmed through a comparison between the LHS and the Monte Calro Simulation(MCS) technique.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.7
no.4
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pp.217-224
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2003
The objective of this paper is to suggest the technique of program to perform structural optimization design after reliability analysis to consider the uncertainties of structural reponses. AFOSM method is used for reliability analysis then, structural optimization design is developed for 10-bar truss and 3 span 10 stories planar frame model is subject to reliability indices and probability of failure by reliability analysis. SQP method is used for optimization design method, this method has many attractions. As a result of analyzing with having and not having constraints and uncertainty, the minimum weight of truss and planar frame increased respectively 20.92% and average 8.08%.
In this paper an extension to the method for the identification of mechanical parameters of nonlinear systems proposed in Breccolotti and Materazzi (2007) for MDoF systems is presented. It can be used for damage identification purposes when damage modifies the linear characteristics of the investigated structure. It is based on the following two main features: the solution of the Fokker-Planck equation that describes the response probabilistic properties of the system when it is excited by external Gaussian loads; and a model updating technique that minimizes the differences between the response of the actual system and that of a parametric system used to identify the unknown parameters. Numerical analysis, that simulate virtual experimental tests, are used in the paper to show the capabilities of the method and to analyse the conditions required for its application.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.25
no.2
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pp.52-62
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2013
A stochastic Markov process (MP) model has been developed for evaluating the probability of failure of the armor unit of rubble-mound breakwaters as a function of time. The mathematical MP model could have been formulated by combining the counting process or renewal process (CP/RP) on the load occurrences with the damage process (DP) on the cumulative damage events, and applied to the armor units of rubble-mound breakwaters. Transition probabilities have been estimated by Monte-Carlo simulation (MCS) technique with the definition of damage level of armor units, and very well satisfies some conditions constrained in the probabilistic and physical views. The probabilities of failure have been also compared and investigated in process of time which have been calculated according to the variations of return period and safety factor being the important variables related to design of armor units of rubble-mound breakwater. In particular, it can be quantitatively found how the prior damage levels can effect on the sequent probabilities of failure. Finally, two types of methodology have been in this study proposed to evaluate straightforwardly the repair times which are indispensable to the maintenance of armor units of rubble-mound breakwaters and shown several simulation results including the cost analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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