The stability condition of rock slopes is greatly affected by the geometry and strength parameters of discontinuities in the rock masses. Rock slopes Involving movement of rock blocks on discontinuities are failed by one or combination of the three basic failure modes-plane, wedge, and toppling. In rock mechanics, practically all the parameters such as the joint set characteristics, the rock strength properties, and the loading conditions are always subject to a degree of uncertainty. Therefore, a reasonable assessment of the rock slope stability has to include the excavation of the multi-failure modes, the consideration of uncertainties of discontinuity characteristics, and the decision on stabilization measures with favorable cost conditions. This study was performed to provide a new numerical model of the deterministic analysis, reliability analysis, and reliability-based optimization for rock slope stability. The sensitivity analysis was carried out to verify proposed method and developed program; the parameters needed for sensitivity analysis are design variables, the variability of discontinuity properties (orientation and strength of discontinuities), the loading conditions, and rock slope geometry properties. The design variables to be optimized by the reliability-based optimization include the cutting angle, the support pressure, and the slope direction. The variability in orientations and friction angle of discontinuities, which can not be considered in the deterministic analysis, has a greatly influenced on the rock slope stability. The stability of rock slopes considering three basic failure modes is more influenced by the selection of slope direction than any other design variables. When either plane or wedge failure is dominant, the support system is more useful than the excavation as a stabilization method. However, the excavation method is more suitable when toppling failure is dominant. The case study shows that the developed reliability-based optimization model can reasonably assess the stability of rock slopes and reduce the construction cost.
In this research, reliability based optimum design is presented for the thin walled beam structures. Deterministic and stochastic optimum design are compared for the thin walled beam structures. Monte Carlo simulation is used for stochastic optimum design with consideration of probabilistic distribution of representative section properties of the thin walled beams with the Response Surface Method.
This paper presents a reliability-based shape optimization (RBSO) using the growth-strain method. An actual design involves uncertain conditions such as material property, operational load, Poisson's ratio and dimensional variation. The purpose of the RBSO is to consider the variations of probabilistic constraint and performances caused by uncertainties. In this study, the growth-strain method was applied to shape optimization of reliability analysis. Even though many papers for reliability-based shape optimization in mathematical programming method and ESO (Evolutionary Structural Optimization) were published, the paper for the reliability-based shape optimization using the growth-strain method has not been applied yet. Growth-strain method is applied to performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints in the change of average mises stress. Numerical examples are presented to compare the DO with the RBSO. The results of design example show that the RBSO model is more reliable than deterministic optimization. It was verified that the reliability-based shape optimization using growth-strain method are very effective for general structure. The purpose of this study is to improve structure's safety considering probabilistic variable.
Alternative formulation is presented for robust optimization problems and an efficient computational scheme for reliability estimation is proposed. Both design variables and design parameters considered as random variables about their nominal values. To ensure the robustness of objective performance a new cost function bounding the performance and a new constraint limiting the performance variation are introduced. The constraint variations are regulated by considering the probability of feasibility. Each probability constraint is transformed into a sub-optimization problem and then is resolved with the modified advanced first order second moment(AFOSM) method for computational efficiency. The proposed robust optimization method has advantages that the mean value and the variation of the performance function are controlled simultaneously and the second order sensitivity information is not required even in case of gradient based optimization. The suggested method is examined by solving three examples and the results are compared with those for deterministic case and those available in literature.
The optimum weight design of structure is to determine the combination of structural members which minimize the weight of structures and satisfy design conditions as well. Since most of loads and design variables considered in structural design have uncertain natures, the reliability-based optimization techniques need to be developed. The aim of this study is to estabilish the general algorithm for the minimum weight design of transmission tower structure system with reliability constraints. The sequential linear programming method is used to solve non-linear minimization problems, which converts original non-linear programming problems to sequential linear programming problems. The optimal solutions are produced for various reliability levels such as reliability levels inherent in current standard transmission tower cross-section and optimal transmission tower cross-section obtained with constraints of current design criteria as well as selected target reliability index. The optimal transmission towers satisfying reliability constraints sustain consistent reliability levels on all members. Consequently, more balanced optimum designs are accomplished with less structural weight than traditional designs dealing with deterministic design criteria.
기존의 구조물의 설계에서는 안전성 및 경제성 등을 향상시키기 위해서 시방서에 명시된 설계지침을 제약조건으로 하여 확정론적 최적설계를 수행하는 것이 일반적이다. 하지만, 구조물의 설계에는 본질적으로 재료성질, 작용하중 및 시공오차 등의 불확실성이 내포되어 있으며, 이러한 불확실성과 경제성을 동시에 고려한 설계가 보다 더 합리적인 설계라 할 수 있다. 기존의 확정론적 최적설계에서는 이러한 불확실성을 고려하기 위하여 결정론적인 안전율을 도입하여 설계하지만, 이러한 경우 각 한계상태 및 파괴모드에 대한 일관된 안전성 및 신뢰도 수준을 확보하지 못한다. 최근에 이러한 불확실성 및 경제성을 동시에 고려하는 신뢰도 기반 최적설계에 대한 연구가 수행되고 있다. 신뢰도 기반 최적설계는 확률구속조건을 평가하는 방법에 따라 RIA(reliability index approach) 및 PMA(performance measure approach)로 구분된다. 일반적으로 PMA가 RIA 보다 안정성 및 효율성 측면에서 더 우수하다는 비교연구가 수행된 바 있다. 하지만 아직도 대형구조해석을 필요로 하는 경우에는 계산비용이 과다하여 최적설계가 불가능하므로 보다 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 계산비용을 줄이면서도 안정적으로 수렴하는 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안한다. PMA에 적합한 응답면 기법을 개발하였으며, 한계상태식의 근사는 이동최소자승근사법을 사용하였다. 이로부터 더 적은 표본점의 추출만으로 더욱더 정확한 응답면 함수를 얻게 되어 정확도 및 효율성을 개선할 수 있었다. 수학적 문제 및 10-bar truss 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.
This study is to refer to the optimization problems when the stress and strength follow the time dependent model, considering a decision making process in the design methodology from reliability viewpoint. Reliability of a component can be expressed and computed if the probability distributions for the stress and strength in the time dependent case are known. The factors which determine the parameters of the distributions for stress and strength random variables can be controlled in design problems. This leads to the problem of finding the optimal values of these parameters subject to resources and design constraints. This paper is to present techniques for solving the optimization problems at the design stage like as minimizing the total cost to be spent on controlling the stress and strength parameters for random variables subject to the constraint that the component must have a specified reliability, alternatively, maximizing the component reliability subject to certain constraints on amount of resources available to control the parameters. The derived expressions and computations of reliability in the time dependent case and some optimization models of these cases are discussed. The special structure of these models is exploited to develop the optimization techniques which are illustrated by design examples.
Concurrent topology optimization of macrostructure and microstructure has attracted significant interest due to its high structural performance. However, most of the existing works are carried out under deterministic conditions, the obtained design may be vulnerable or even cause catastrophic failure when the load position exists uncertainty. Therefore, it is necessary to take load position uncertainty into consideration in structural design. This paper presents a computational method for robust concurrent topology optimization with consideration of load position uncertainty. The weighted sum of the mean and standard deviation of the structural compliance is defined as the objective function with constraints are imposed to both macro- and micro-scale structure volume fractions. The Bivariate Dimension Reduction method and Gauss-type quadrature (BDRGQ) are used to quantify and propagate load uncertainty to calculate the objective function. The effective properties of microstructure are evaluated by the numerical homogenization method. To release the computation burden, the decoupled sensitivity analysis method is proposed for microscale design variables. The bi-directional evolutionary structural optimization (BESO) method is used to obtain the black-and-white designs. Several 2D and 3D examples are presented to validate the effectiveness of the proposed robust concurrent topology optimization method.
Multiscale structure has attracted significant interest due to its high stiffness/strength to weight ratios and multifunctional performance. However, most of the existing concurrent topology optimization works are carried out under deterministic load conditions. Hence, this paper proposes a robust concurrent topology optimization method based on the bidirectional evolutionary structural optimization (BESO) method for the design of structures composed of periodic microstructures subjected to uncertain dynamic loads. The robust objective function is defined as the weighted sum of the mean and standard deviation of the module of dynamic structural compliance with constraints are imposed to both macro- and microscale structure volume fractions. The polynomial chaos expansion (PCE) method is used to quantify and propagate load uncertainty to evaluate the objective function. The effective properties of microstructure is evaluated by the numerical homogenization method. To release the computation burden, the decoupled sensitivity analysis method is proposed for microscale design variables. The proposed method is a non-intrusive method, and it can be conveniently extended to many topology optimization problems with other distributions. Several numerical examples are used to validate the effectiveness of the proposed robust concurrent topology optimization method.
This paper presents the optimum load-speed diagram evaluation for a linear micromotor, including multitude cantilever piezoelectric bimorphs, briefly. Each microbeam in the mechanism can be actuated in both axial and flexural modes simultaneously. For this design, we consider quasi-static and linear conditions, and a relatively new numerical method called the smoothed finite element method (S-FEM) is introduced here. For this purpose, after finding an optimum volume fraction for piezoelectric layers through a standard numerical method such as quadratic finite element method, the relevant load-speed curves of the optimized micromotor are examined and compared by deterministic topology optimization (DTO) design. In this regard, to avoid the overly stiff behavior in FEM modeling, a numerical method known as the cell-based smoothed finite element method (CS-FEM, as a branch of S-FEM) is applied for our DTO problem. The topology optimization procedure to find the optimal design is implemented using a solid isotropic material with a penalization (SIMP) approximation and a method of moving asymptotes (MMA) optimizer. Because of the higher efficiency and accuracy of S-FEMs with respect to standard FEMs, the main micromotor characteristics of our final DTO design using a softer CS-FEM are substantially improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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