International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.8
no.6
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pp.577-588
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2016
Due to the uncertainties related to the flaw assessment parameters, such as flaw size, fracture toughness, loading spectrum and so on, the probability concept is preferred over deterministic one in flaw assessment. In this study, efforts have been made to develop the reliability based flaw assessment procedure which combines the flaw assessment procedure of BS7910 and first-and second-order reliability methods (FORM/SORM). Both crack length and depth of semi-elliptical surface crack at weld toe were handled as random variable whose probability distribution was defined as Gaussian with certain means and standard deviations. Then the limit state functions from static rupture and fatigue perspective were estimated using FORM and SORM in joint probability space of crack depth and length. The validity of predicted limit state functions were checked by comparing it with those obtained by Monte Carlo simulation. It was confirmed that the developed methodology worked perfectly in predicting the limit state functions without time-consuming Monte Carlo simulation.
Post weld heat treatment(PWHT) is usually carried out to remove the residual stress and to improve the microstructure and mechanical properties of welded joints. By the way, welding structure transformed owing to PWHT and reheating for repair loads the random cycles fatigue as offshore welding structure of constant low cycle fatigue as pressure vessel, and then, pre-existing flaws or cracks exist in a structural component and those cracks grow under cyclic loading. Therefore, the effects of PWHT and stress ratio on fatigue crack growth behaviors were studied on the three regions such as HAZ, sub-critical HAZ and deposit metal of welded joints in SM53 steel. Fatigue crack growth behavior of as-weld depended on microstructure and fatigue crack growth rate of HAZ was the lowest at eac region, but after PWHT it was somewhat higher than that of as-wel. In case of applying the stress($10kg/mm^2$) during PWHT, fatigue crack growth resistance tended to increase in the overall range of .DELTA.K.
This paper dealt with a statistical analysis for evaluating the creep crack growth rate (CCGR) for Modified 9Cr-1Mo (ASTM Grade 91) steel. The CCGR data was obtained by the creep crack growth (CCG) tests conducted under various applied loads at $600^{\circ}C$. To obtain logically the B and q values used in the CCGR equation, three methods such as the least square fitting method (LSFM), the mean value method (MVM) and the probabilistic distribution method (PDM) were adopted and their CCGR lines were compared, respectively. In addition, a number of random variables were generated by using the Monte Carlo simulation (MCS), and the CCGR lines were predicted probabilistically. It was found that both the B and q coefficients followed a 2-parameter Weibull distribution well. In the case of the ranges of 10-90% for the probability variables, P(B, q), the CCGR lines were predicted. Fractographic study was conducted from the specimen after the CCG tests.
Bae, Jaehoon;Jang, Arum;Park, Min Jae;Lee, Jonghoon;Ju, Young K.
Steel and Composite Structures
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v.43
no.4
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pp.501-509
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2022
Cracks are common defects in concrete structures. Thus far, crack inspection has been manually performed using the contact inspection method. This manpower-dependent method inevitably increases the cost and work hours. Various non-contact studies have been conducted to overcome such difficulties. However, previous studies have focused on developing a methodology for non-contact inspection or local quantitative detection of crack width or length on concrete surfaces. However, crack depth can affect the safety of concrete structures. In particular, although macrocrack depth is structurally fatal, it is difficult to find it with the existing method. Therefore, an experimental investigation based on non-contact infrared thermography and multivariate machine learning was performed in this study to estimate the hidden macrocrack depth. To consider practical applications for inspection, an experiment was conducted that considered the simulated piloting of an unmanned aerial vehicle equipped with infrared thermography equipment. The crack depths (10-60 mm) were comparatively evaluated using linear regression, gradient boosting, and random forest (AI regression methods).
This study proposes a technique for the recognition of crack patterns, which includes horizontal, vertical, diagonal($-45^{\circ}$), diagonal($+45^{\circ}$), and random cracks, based on image processing technique and artificial neural network. A MATLAB code was developed for the proposed image processing algorithm and artificial neural network. Features were determined using total projection technique, and the structure(no. of layers and hidden neurons) and weight of artificial neural network were determined by learning from artificial crack images. In this process, we adopted Bayesian regularization technique as a generalization method to eliminate overfitting Problem. Numerical tests were performed on thirty-eight crack images to examine validity of the algorithm. Within the limited tests in the present study, the proposed algorithm was revealed as accurately recognizing the crack patterns when compared to those classified by a human expert.
Due to higher strength-to-weight ratio of composite laminates, they find uses in many weight-sensitive applications like aerospace, automobile and marine structures. From a reliability point of view, accurate prediction of failure of these structures is important. Due to the complexities in the manufacturing processes of composite laminates, there is a variation in the material properties and geometric parameters. Hence stochastic aspects are important while designing the composite laminates. Many existing works of composite laminate failure analysis are based on the deterministic approach but it is important to consider the randomness in the material properties, geometry and loading to predict accurate failure loads. In this paper the statistics of the ultimate failure load of the [0/θ]s laminated composite plate (LCP) containing the edge crack and voids subjected to the tensile loading are presented in terms of the mean and coefficient of variance (COV). The objective is to better the efficacy of laminate failure by predicting the statistics of the ultimate failure load of LCP with random material, geometric and loading parameters. The stochastic analysis is done by using the extended finite element method (XFEM) combined with the second-order perturbation technique (SOPT). The ultimate failure load of the LCP is obtained by ply-by-ply failure analysis using the ply discount method combined with the Tsai-Wu failure criterion. The aim is to know the effect of the stacking sequence, crack length, crack angle, location of voids and number of voids on the mean and corresponding COV of the ultimate failure load of LCP is investigated. The results of the ultimate failure load obtained by the present method are in good agreement with the existing experimental and numerical results. It is observed that [0/θ]s LCPs are very sensitive to the randomness in the crack length, applied load, transverse tensile strength of the laminate and modulus of elasticity of the material, so precise control of these parameters is important. The novelty of the present study is, the stochastic implementation in XFEM for the failure prediction of LCPs containing crack and voids.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.3
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pp.133-140
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2018
This paper is concerned with the 2-D micostructure generation for $Ni-A{\ell}_2O_3$ dual-phase composite materials and the numerical analysis of mechanical characteristic of hierarchical models of microstructure which are defined in terms of the scale of microstructure. The microstructures of dual-phase composite materials were generated by applying the mathematical RMDF(random morphology description functions) technique to a 2-D RVE of composite materials. And, the hierarchical models of microstructure were defined by the number of Gaussian points. Meanwhile, the volume fractions of metal and ceramic particles were set by adjusting the level of RMD functions. The microstructures which were generated by RMDF technique are definitely random even though the total number of Gaussian points is the same. The randomly generated microstructures were applied to a 2-D beam model, and the variation of normal and shear stresses to the scale of microstructure was numerically investigated. In addition, through the crack analyses, the influence of RMDF randomness and Gauss point number on the crack-tip stress is investigated.
Based on damage accumulation of multi-grid composite walls, a method of dynamic reliability estimations is proposed. The multi-grid composite wall is composed of edge frame beam, edge frame columns, grid beams, grid columns and filling blocks. The equations including stiffness, shear forces at filling blocks cracking and multi-grid composite walls yielding, ultimate displacement, and damage index are obtained through tests of 13 multi-grid composite wall specimens. Employing these equations in reliability calculations, procedures of dynamic reliability estimations based on damage accumulation of multi-grid composite walls subjected to random earthquake excitations are proposed. Finally the proposed method is applied to the typical composite wall specimen subjected to random earthquake excitations which can be specified by a finite number of input random variables. The dynamic reliability estimates, when filling blocks crack under earthquakes corresponding to 63% exceedance in 50 years and when the composite wall reach limit state under earthquakes corresponding to 2-3% exceedance in 50 years, are obtained using the proposed method by taking damage indexes as thresholds. The results from the proposed method which show good agreement with those from Monte-Carlo simulations demonstrate the proposed method is effective.
An analysis method for the reliability of ceramic structures subjected to thermal shocks is presented. Flaws with the size of given probability distribution function are assumed to be distributed at random with a certain density per unit volume in the structures. Criterions for crack instability are derived for brittle solids under general thermal stresses. A probabilistic failure model is presented to study the probability of crack instability for brittle solids containing cracks with uncertain size. The reliabilities of brittle structures are evaluated based on the weakest-link hypothesis, which states that a structure fails when the cracks in any differential volume become unstable. A numerical example is given to demonstrate the application of the proposed method.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.3
no.4
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pp.72-77
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2002
The load interaction effect can be best illustrated by the phenomenon of overload retardation. Some prediction methods for retardation are reviewed and the problems discussed in the present paper. The so-called under-load effect much of the retardation disappears if a very low level minimum stress follows the overload, is also of importance for a prediction model to work properly under random load spectrum. The concept of Interactive Zone (IZ) fully considering reversed plasticity during unloading was discussed. This IZ concept can be combined with existing models to derive some improved models that can naturally take account of the under-load effect. Some simulations by IZ improved models for test under complex load sequences including multiple overloads and both over/under loads are compared with test results. It is seen that the improvement by IZ concept greatly enhanced the ability of existing models to accommodate complex load interaction effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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