본 연구에서는 근사모델을 이용하여 설계공간의 타당성을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 이때 설계공간을 이동시키기 위한 기준으로 Chebyshev Inequality를 사용하였다. 이를 공탄성을 고려한 항공기 익형 설계문제에 적용함으로써 타당성이 크게 향상됨을 확인하였으며 이렇게 구한 설계공간 내에서 최적화를 수행함으로써 보다 우수한 최적값도 얻을 수 있었다. 즉 설계공간 내에서 주어진 제약조건을 만족할 확률이 증가하였으며, 설계공간을 이동시킴으로써 보다 우수한 최적점이 설계공간 내에 포함되었다고 할 수 있다. 또한 이 과정에서 반응면 모델과 크리깅 모델, 두 가지 근사모델을 사용하여 정확성과 효율성, 실험점에 대한 강건성 등을 비교하였으며, 본 연구에서 설계한 문제의 경우 비교적 선형적인 특징으로 인해 반응면이 보다 우수한 결과를 보여줌을 확인하였다.
Wind fragility analysis (WFA) of concrete chimney is often executed disregarding temperature effects. But combined wind and temperature effect is the most critical limit state to define the safety of a chimney. Hence, in this study, WFA of a 70 m tall RC chimney for combined wind and temperature effects is explored. The wind force time-history is generated by spectral representation method. The safety of chimney is assessed considering limit states of stress failure in concrete and steel. A moving-least-squares method based dual response surface method (DRSM) procedure is proposed in WFA to alleviate huge computational time requirement by the conventional direct Monte Carlo simulation (MCS) approach. The DRSM captures the record-to-record variation of wind force time-histories and uncertainty in system parameters. The proposed DRSM approach yields fragility curves which are in close conformity with the most accurate direct MCS approach within substantially less computational time. In this regard, the error by the single-level RSM and least-squares method based DRSM can be easily noted. The WFA results indicate that over temperature difference of 150℃, the temperature stress is so pronounced that the probability of failure is very high even at 30 m/s wind speed. However, below 100℃, wind governs the design.
Zhang, Bin;Zhang, Jinnan;Yu, Jiahang;Wang, Boqiao;Li, Zhuoran;Xia, Yuanchen;Chen, Li
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.321-339
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2021
Response Surface Method (RSM) has been widely used for flammable cloud size prediction as it can reduce computational intensity for further Explosion Risk Analysis (ERA) especially during the early design phase of offshore platforms. However, RSM encounters the overfitting problem under very limited simulations. In order to overcome the disadvantage of RSM, Bayesian Regularization Artificial Neural (BRANN)-based model has been recently developed and its robustness and efficiency have been widely verified. However, for ERA during the early design phase, there seems to be room to further reduce the computational intensity while ensuring the model's acceptable accuracy. This study aims to develop an integrated method, namely the combination of Center Composite Design (CCD) method with Bayesian Regularization Artificial Neural Network (BRANN), for flammable cloud size prediction. A case study with constant and transient leakages is conducted to illustrate the feasibility and advantage of this hybrid method. Additionally, the performance of CCD-BRANN is compared with that of RSM. It is concluded that the newly developed hybrid method is more robust and computational efficient for ERAs during early design phase.
지중구조물의 내진해석에 자주 이용되는 방법으로 응답변위법이 있다. 응답변위법은 정적인 해석방법으로, 이 방법의 핵심은 지진시 지중구조물 측벽에 작용하는 지반변위를 산정하는 것이다. 이때 해석대상부지의 고유주기에 해당하는 기반면의 속도 응답스펙트럼 값을 결정하는 일이 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내 설계지반운동기준에 적합한 기반면의 속도 응답스펙트럼 산정과 지반응답해석 없이 응답변위를 신뢰성있게 산정하는 간편법에 대한 연구를 수행하였다. 해석결과 국내 내진설계 기준의 S$_A$ 지반의 지표면 가속도 응답스펙트럼을 적분하여 속도 응답스펙트럼으로 환산하는 방법과 지반을 두 개의 층으로 구분하여 지진시 지반의 응답변위를 산정하는 방법을 현업 설계에 적용할 경우 경제적으로 큰 잇점이 있을 것으로 판단된다.
A first-order moment method (FORM) reliability analysis is commonly used for structural stability analysis. It requires the values and partial derivatives of the performance to function with respect to the random variables for the design. These calculations can be cumbersome when the performance functions are implicit. A Gaussian process (GP)-based response surface is adopted in this study to approximate the limit state function. By using a trained GP model, a large number of values and partial derivatives of the performance functions can be obtained for conventional reliability analysis with a FORM, thereby reducing the number of stability analysis calculations. This dynamic renewed knowledge source can provide great assistance in improving the predictive capacity of GP during the iterative process, particularly from the view of machine learning. An iterative algorithm is therefore proposed to improve the precision of GP approximation around the design point by constantly adding new design points to the initial training set. Examples are provided to illustrate the GP-based response surface for both structural and non-structural reliability analyses. The results show that the proposed approach is applicable to structural reliability analyses that involve implicit performance functions and structural response evaluations that entail time-consuming finite element analyses.
In general, the quality of a welding process tends to vary with depending on the work environment or external disturbances. Hence, in order to achieve the desirable quality of welding, we should have the optimal welding condition that is not significantly affected by these changes in the environment or external disturbances. In this study, we used a dual response surface method in consideration of both the mean output variables and the standard deviation in order to optimize the V-groove arc welding process. The input variables for GMA welding process with the dual response surface are welding voltage, welding current and welding speed. The output variables are the welding quality function using the shape factor of bead geometry. First, we performed welding experiment on the interested area according to the central composite design. From the results obtained, we derived the regression model on the mean and standard deviation between the input and output variables of the welding process and then obtained the dual response surface. Finally, using the grid search method, we obtained the input variables that minimize the object function which led to the optimal V-groove arc welding process.
다항식 반응면 모델은 실제의 물리적, 수치적 실험을 대체하는 근사모델로 여러 공학분야에서 사용되고 있다. 일반적으로 반응면 구성에 필요한 실험점 수를 줄이기 위하여 낮은 차수의 다항식을 사용하므로, 심한 비선형성이 동반되는 현상에 대한 모델링에는 한계가 있다. 본 연구에서는 다항식의 차수를 증가시키는 방법 및 다항식을 구성하는 최적의 기저함수를 선정하는 방법을 통해 다항식 반응면의 모델링 능력을 확장할 수 있는 방법을 개발하였다. 최적 기저함수의 선정에는 유전 알고리즘을 적용하였으며, 1 변수 및 2변수 함수와 풍동시험 데이터에 대한 모델링 사례를 통해 개발된 방법이 비선형성이 심한 현상을 모델링하는데 적용될 수 있음을 확인하였다.
Powder blasting technique has been considered one of the most appropriate micro machining methods for hard and brittle materials, since the productivity is high and the heat layers caused by material removal are very thin. Recent development of special purposed parts, such as the parts for semiconductor processing, the parts for LCD, sensors for micro machine fabrication and so on, has been expanded. Thus, it is essential to develop powder blasting technologies for micromachining of hard and brittle materials such as glass, ceramics and so on. In this paper, the characteristics of powder blasted glass surface were tested under various blasting parameters. Finally, we proposed a predictive model for powder blasting process using the neural network and the response surface method. Detail analysis of the simulation results is carried out and the performance of two predictive models is compared.
In this research, I would like to choose sliding distance and ventilated hole number which affect to the amount of wear of disk and pad as experiment conditions of 'the amount of wear' through wear test of motorcycle brake disk. Also, I analyze the amount of wear according to the variation of coefficient of friction by using design of experiment that is being widely used in diverse areas. With the tests of least, I present the correlation of each experiment condition. Therefore, I analyzed the variation of the amount of wear of disk and pad according to test factors such as ventilated hole number, applied load, sliding speed, and sliding distance in wear test of motorcycle brake disk by applying the design of experiment. Also, I analyzed quantitatively the influence of test factors through Taguchi Robust experimental design, response surface and examined the most suitable level and estimation of the amount of wear of disk. From these, I reached the following conclusions. response surface design, mathematical model was constructed about amount of wear of disk and pad. The amount of wear that decrease according to increase of ventilated hole number, and it's increase according to Increase of applied load, sliding speed, and sliding distance.
PURPOSES : In this study blast furnace slag, an industrial byproduct, was used with an activating chemicals, $Ca(OH)_2$ and $Na_2SiO_3$ for carbon capture and sequestration as well as strength development. METHODS : This paper presents the optimized mixing design of Carbon-Capturing and Sequestering Activated Blast-Furnace Slag Mortar. Design of experiments in order to the optimized mixing design was applied and commercial program (MINITAB) was used. Statistical analysis was used to Box-Behnken (B-B) method in response surface analysis. RESULTS : The influencing factors of experimental are water ratio, Chemical admixture ratio and Curing temperature. In the results of response surface analysis, to obtain goal performance, the optimized mixing design for Carbon-Capturing and Sequestering Activated Blast-Furnace Slag Mortar were water ratio 40%, Chemical admixture ratio 58.78% and Curing temperature of $60^{\circ}C$. CONCLUSIONS : Compared with previous studies of this experiment is to some extent the optimal combination is expected to be reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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