This paper presents a new algorithm which evaluates production cost and reliability indices under various constraints of the thermal generation system. In order to consider the operational constraints of thermal units effectively, the proposed algorithm is based on Monte Carlo techniques instead of analytical ones which have difficulty in modelling the units with additional constraints. At that point, generating units are modelled into two types, base load units and peaking units. These generating unit models are used in state duration sampling simulation for which approach can readily consider the peaking unit operating cycles and easily calculates frequency-duration indices. The proposed production simulation algorithm is applied to the IEEE Reliability Test System, and performs the production simulation under the given constraints. The results show that the proposed algorithm is accurate, reliable and useful.
최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 설계변수의 불확실성을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고, 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차의 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계 과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성 해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성 해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고, 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.
Kim Chwa-Il;Wang Se-Myung;Bae Kyoung-Ryun;Moon Hee-Gon;Choi Kyung-K.
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권4호
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pp.494-504
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2006
This research proposes a reliability-based topology optimization (RBTO) using the finite element method. RBTO is a topology optimization based on probabilistic (or reliability) constraints. Young's modulus, thickness, and loading are considered as the uncertain variables and RBTO is applied to static and eigenvalue problems. The RBTO problems are formulated and a sensitivity analysis is performed. In order to compute probability constraints, two methods-RIA and PMA-are used. Several examples show the effectiveness of the proposed method by comparing the classical safety factor method.
A method of optimum design based on reliability for antenna structures is presented in this paper. By constructing the equivalent event, the formula is derived for calculating the reliability of reflector accuracy of antenna under the action of random wind load. The optimal model is developed, in which the cross sectional areas of member are treated as design variables, the structure weight as objective function, the reliability of reflector accuracy and the strength or stability of structural elements as constraints. The improved accelerated convergence gradient algorithm developed by the author is used. The design results show that the method in this paper is feasible and effective.
Electric-thermal-structural actuated compliant mechanisms are mechanisms onto which electric voltage drop is applied as input instead of force. This mechanism is based on thermal expansion of material while being heated. Compliant mechanisms are designed subjected to electric charge input using BESO(bi-directional evolutionary structural optimization) method. Reliability-based topology optimization (RBTO) is applied to the topology design of actuators. 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 this study, BESO method is used to obtain optimal topology of compliant mechanisms from initial design domain. PMA approach is used to evaluate reliability index. The procedure has been tested in numerical applications and compared with the results obtained by other methods to validate these approaches.
This paper presents a new generating unit maintenance scheduling algorithm considering regional reserve margin and transfer capability. Existing researches focused on reliability of the overall power systems have some problems that adequate reliability criteria cannot be guaranteed in supply shortage regions. Therefore specific constraints which can treat regional reserve ratio have to be added to conventional approaches. The objective function considered in this paper is the variance (second-order momentum) of operating reserve margin to levelize reliability during a planning horizon. This paper focuses on significances of considering regional reliability criteria and an advanced hybrid optimization method based on PSO algorithm. The proposed method has been applied to IEEE reliability test system(1996) with 32-generators and a real-world large scale power system with 291 generators. The results are compared with those of the classical central maintenance scheduling approaches and conventional PSO algorithm to verify the effectiveness of the algorithm proposed in this paper.
In this paper, reliability-based design optimization (RBDO) of structures is addressed. For this purpose, the global search and optimization capabilities of genetic algorithm (GA) are combined with the efficiency and reasonable accuracy of an advanced moment-based finite element reliability method. For performing RBDO, three variants of GA including a real-coded, a binary-coded and an improved binary-coded GA are developed. In these methods, GA performs (finite element) reliability analyses to evaluate reliability constraints. For truss structures which include finite element modeling, reliability constraints are evaluated using finite element reliability analysis. Response sensitivity required for finite element reliability analysis is obtained by direct differentiation method (DDM) rather than finite difference method (FDM). The proposed methods are examined within four standard test examples and real-world design problems. The results illustrate the superiority and efficiency of the improved binary-coded GA. Results also illustrate that DDM significantly reduces the computational cost and improves the efficiency of the optimization procedure.
This paper presents a reliability-based topology optimization (RBTO) based on bidirectional evolutionary structural optimization (BESO). In design of a structure, uncertain conditions such as material property, operational load and dimensional variation should be considered. Deterministic topology optimization (DTO) is performed without considering the uncertainties related to the design variables. However, the RBTO can consider the uncertainty variables because it can deal with the probabilistic constraints. The reliability index approach (RIA) and the performance measure approach (PMA) are adopted to evaluate the probabilistic constraints in this study. In order to apply the BESO to the RBTO, sensitivity number for each element is defined as the change in the reliability index of the structure due to removal of each element. Smoothing scheme is also used to eliminate checkerboard patterns in topology optimization. The limit state indicates the margin of safety between the resistance (constraints) and the load of structures. The limit State function expresses to evaluate reliability index from finite element analysis. Numerical examples are presented to compare each optimal topology obtained from RBTO and DTO each other. It is verified that the RBTO based on BESO can be effectively performed from the results.
RBDO approach based on a sampling method with the Kriging metamodel and Constraint Boundary Sampling (CBS), which is sequential sampling method to generate metamodels is proposed. The major advantage of the proposed RBDO approach is that it does not require Most Probable failure Point (MPP) which is essential for First-Order Reliability Method (FORM)-based RBDO approach. The Monte Carlo Sampling (MCS), most well-known method of the sampling methods for the reliability analysis is used to assess the reliability of constraints. In addition, a Cumulative Distribution Function (CDF) of the constraints is approximated using Moving Least Square (MLS) method from empirical distribution function. It is possible to acquire a probability of failure and its analytic sensitivities by using an approximate function of the CDF for the constraints. Moreover, a concept of inactive design is adapted to improve a numerical efficiency of the proposed approach. Computational accuracy and efficiency of the proposed RBDO approach are demonstrated by numerical and engineering problems.
장시간 저장 후 짧은 시간 동안 운용되는 특성을 갖는 보증 유도탄은 지속적인 신뢰도 저하를 개선하기 위해 주기적인 검사정책을 사용한다. 본 연구에서는 유도탄의 저장 신뢰도 유지를 위해 주기적 검사 개념을 기초로 검사장비의 불완전성에 따라 유도탄 구성품을 정비계단에 맞추어 분류하고, 검사 시 발생하는 손상확률과 정비과정의 불완전성에 의해 손상되는 확률을 고려하여 최적의 검사주기 산출과정을 제시한 기존 연구를 검토한다. 또한 검토된 기존 연구를 바탕으로 주기검사 과정에서 유도탄이 손상되는 확률과 유도탄의 운용 형태 및 정비 형태를 고려한 제약사항을 포함하는 시뮬레이션 모델을 설정하고, 시뮬레이션 전용 패키지를 활용하여 분석함으로써 실제 운용 환경에서 최적의 보증유도탄 검사주기, 주기검사소, 정비창을 설정함으로써 유사 유도탄체계에서 활용이 가능한 시뮬레이션모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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