This paper presents a fatigue reliability model for the reliability-based evaluation of remaining fatigue life of existing rail-road bridges. It is demonstrated that the simple fatigue reliability model based on the Weibull distribution of fatigue life can be extended by incorporating various effects due to the rate of the train-traffic increase and in-service Inspections. The paper also suggests the system fatigue reliability analysis using an approximate formulation and 2nd-order bound solutions. The application of the proposed model to existing rail-road brdiges based on field load tests shows that it may be practically used for the assessment of fatigue reliability, remaining life, and in-service inspection scheduling of existing rail-road bridges.
We carry out reliability tests and investigate the failure mechanisms. of the wafer level vacuum packaged MEMS gyroscope sensor using an accelerated degradation test. The accelerated degradation test (ADT) is used to evaluate reliability (and/or life) of the MEMS vacuum package and to select the accelerated test conditions, which reduce the reliability testing time. Using the failure distribution model and stress-life model, we are able to estimate the average life time of the vacuum package, which is well agreed with the measured data. After improving several package reliability issues such as prevention of gas diffusion through package, we carry out another set of accelerated tests at the chosen acceleration level. The results show that reliability of the vacuum packaged gyroscope has been greatly improved and can survive without degradation of performance, which is the Q-factor in gyroscope sensor, during environmental stress reliability tests.
This paper develops practical models and methods for the assessment of safety and rating of damaged and/or deteriorated bridges by incorporating a system identification technique for the explicit inclusion of the degree of deterioration or damage and of the actual bridge response. And, based on the proposed model, reliability-based rating methods are proposed as LRFR(Load and Resistance Factor Rating) and system reliability-index rating criteria. The proposed limit state model explicitly accounts for the degree of deterioration or damage in terms of the damage and response factors. The damage factor in the paper is proposed as the ratio of the current stiffness to the intact stiffness. Based on the observation and the results of applications to existing bridges, it may be concluded that the proposed rating models, which explicitly account for the uncertainties and the effects of degree of deterioration or damage based on the system identification technique, provide more realistic and consistent safety-assessment and capacity-rating.
Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.
A number of typical type of steel-box pedestrian bridges are constructed in the metropolitan highway or heavy traffic urban area. Although it has the advantage of speedy construction because of its simple structural form and prefabricated erection method, it has been reported that many of these bridges are deteriorated or damaged and thus are in the state such that it would give unsafe and uncomfortable feeling to pedestrians. In the paper, for the realistic assessment of safety and residual earring-capacity of deteriorated and/or damaged steel box pedestrian bridges, an interactive non-linear limit state model are formulated based on the von Mises' combined stress yield criterion. It is demonstrated that the proposal model is effective for the reliability-based safety assessment and residual carrying-capacity evaluation of steel-box pedestrian bridges. In addition, this study suggests an effective and practical field load test method for pedestrian bridges.
본 논문은 기존의 해석적인 수법에서 여러 신뢰도 지표가 주로 수용가의 수와 지형적인 영향만을 고려한 단점을 보완하기 위하여, 어느 특정지역의 수용가가 실제로 정전되는 경우를 상정하여 수용가의 정전비용을 계산하여, 이에 의한 영향을 신뢰도 지표 속에 나타내도록 하였다. 즉, 정전비용에 따른 수용가의 중요도를 고려하기 위하여, 수용가의 정전비용 특성을 이용한 새로운 신뢰도 평가지수를 정의하여, 양적인 면에서 뿐만 아니라 질적인 면에서도 가장 경제적으로 신뢰도를 향상시킬 수 있는 특정 계통이나 지역, 설비 등을 선택할 수 있는 새로운 신뢰도 평가수법을 제안하였다.
In human reliability analysis, dependence assessment is an important issue in risky large complex systems, such as operation of a nuclear power plant. Many existing methods depend on an expert's judgment, which contributes to the subjectivity and restrictions of results. Recently, a computational method, based on the Dempster-Shafer evidence theory and analytic hierarchy process, has been proposed to handle the dependence in human reliability analysis. The model can deal with uncertainty in an analyst's judgment and reduce the subjectivity in the evaluation process. However, the computation is heavy and complicated to some degree. The most important issue is that the existing method is in a positive aspect, which may cause an underestimation of the risk. In this study, a new evidential analytic hierarchy process dependence assessment methodology, based on the improvement of existing methods, has been proposed, which is expected to be easier and more effective.
The deterioration of PC box girder may cause serious effect on the durability of PC structure compared to that of RC structures. In the durability assessment of PC box girder bridges, a quantitive model on crack width is considered as a measure of durability. This study suggests a durability limit state model for PC box girder bridges. This durability limit state model in formulated based on the conventional models on the cracks in concrete. And the allowable crack width is taken as an assumed value established by the design specification or provided by the maintenance authority of the structure.
Structural control systems have uncertainties in their structural parameters and control devices which by using reliability analysis, uncertainty can be modeled. In this paper, reliability of controlled structures equipped with semi-active Magneto-Rheological (MR) dampers is investigated. For this purpose, at first, the effect of the structural parameters and damper parameters on the reliability of the seismic responses are evaluated. Then, the reliability of MR damper force is considered for expected levels of performance. For sensitivity analysis of the parameters exist in Bouc- Wen model for predicting the damper force, the importance vector is utilized. The improved first-order reliability method (FORM), is used to reliability analysis. As a case study, an 11-story shear building equipped with 3 MR dampers is selected and numerically obtained experimental data of a 1000 kN MR damper is assumed to study the reliability of the MR damper performance for expected levels. The results show that the standard deviation of random variables affects structural reliability as an uncertainty factor. Thus, the effect of uncertainty existed in the structural model parameters on the reliability of the structure is more than the uncertainty in the damper parameters. Also, the reliability analysis of the MR damper performance show that to achieve the highest levels of nominal capacity of the damper, the probability of failure is greatly increased. Furthermore, by using sensitivity analysis, the Bouc-Wen model parameters which have great importance in predicting damper force can be identified.
It has been criticized that conventional human reliability analysis (HRA) methodologies for probabilistic safety assessment (PSA) have been focused on the quantification of human error probability (HEP) without detailed analysis of human cognitive processes such as situation assessment or decision-making which are crticial to successful response to emergency situations. This paper introduces a new human reliability analysis (HRA) methodology, AGAPE-ET (A guidance And Procedure for Human Error Analysis for Emergency Tasks), focused on the qualitative error analysis of emergency tasks from the viewpoint of the performance of human cognitive function. The AGAPE-ET method is based on the simplified cognitive model and a taxonomy of influencing factors. By each cognitive function, error causes or error-likely situations have been identified considering the characteristics of the performance of each cognitive function and influencing mechanism of PIFs on the cognitive function. Then, overall human error analysis process is designed considering the cognitive demand of the required task. The application to an emergency task shows that the proposed method is useful to identify task vulnerabilities associated with the performance of emergency tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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