구조물의 신뢰도를 평가하는 방법을 살표보고 각각의 장.단점을 비교한다. 각 방법의 정확성을 평가하는 기준으로는 Crude Monte Carlo(CMC)방법을 택하여 Importance Sampling(IS)방법, 그리고 Directional Simulation(DS) 방법을 살펴보고 1차 근사방법은 현재 많이 사용되고 있는 Rackwitz-Fiessler(RF)방법, Chen과 Lind가 제안한 3-parameter방법(CL), Hohenbichler가 제안한 Rosenblatt 변환방법(RT)을 그리고 2차 근사방법은 Breitung이 제안한 곡률적합 포물선 (Curvature Fitted Paraboloid, CFP) 공식과 Kiureghian이 제안한 점적합 포물선(Point Fitted Paraboloid, PFP)공식, 그리고 Log-Likelihood Function을 이용하여 원변수공간에서 파괴확률을 구하는 2차 근사공식(LLF)을 비교한다. 그리고 한계상태식이 불명확할 때 효율적으로 사용할 수 있는 반응응답법(Response sufrace method, RSM)을 살펴본다. 각 방법의 효율성 특히 적용 가능성을 예제를 통해 해석한 결과 추출법의 경우는 DS방법이, 그리고 근사방법에서는 RSM방법이 효율적임을 알 수 있다.
A reliability analysis and design procedure based on the design of experiment (DOE) is combined with the response surface method (RSM) for numerical efficiency. The procedure established is based on a 3$^n$ full factorial DOE for numerical quadrature using explicit formula of optimum levels and weights derived for general distributions. The full factorial moment method (FFMM) shows good performance in terms of accuracy and ability to treat non-normally distributed random variables. But, the FFMM becomes very inefficient because the number of function evaluation required increases exponentially as the number of random variables considered increases. To enhance the efficiency, the response surface moment method (RSMM) is proposed. In RSMM, experiments only with high probability are conducted and the rest of data are complemented by a quadratic response surface approximation without mixed terms. The response surface is updated by conducting experiments one by one until the value of failure probability is converged. It is calculated using the Pearson system and the four statistical moments obtained from the experimental data. A measure for checking the relative importance of an experimental point is proposed and named as influence index. During the update of response surface, mixed terms can be added into the formulation.
많은 산업분야에서 구조설계 시 구조성능을 검토하기 위한 유한요소해석은 필수적인 과정이 되었다. 이와 함께, 컴퓨터의 성능도 급속도로 개선되고 있지만 대형 문제의 경우에는 최적설계기법을 적용하는데 한계가 있다. 이러한 대형 문제의 최적화를 위하여 메타모델을 이용한 근사모델을 이용하고 있다. 근사모델을 생성하는 방법은 곡선맞춤법과 내삽법으로 분류할 수 있는데, 반응표면모델과 크리깅 모델이 대표적인 것이다. 그러나 각 모델은 오버피팅이나 언더피팅이 될 수 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 반응표면과 크리깅으로 구성되는 혼합모델에 의한 메타모델을 이용하여 구조설계에 적용하고자 한다. 제안된 방법을 2부재 구조물과 자동차용 아우터타이로드의 구조설계에 적용하였다.
The Collapse Margin Ratio (CMR) is a notable index used for seismic assessment of the structures. As proposed by FEMA P695, a set of analyses including the Nonlinear Static Analysis (NSA), Incremental Dynamic Analysis (IDA), together with Fragility Analysis, which are typically time-taking and computationally unaffordable, need to be conducted, so that the CMR could be obtained. To address this issue and to achieve a quick and efficient method to estimate the CMR, the Artificial Neural Network (ANN), Response Surface Method (RSM), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will be introduced in the current research. Accordingly, using the NSA results, an attempt was made to find a fast and efficient approach to derive the CMR. To this end, 5016 IDA analyses based on FEMA P695 methodology on 114 various Reinforced Concrete (RC) frames with 1 to 12 stories have been carried out. In this respect, five parameters have been used as the independent and desired inputs of the systems. On the other hand, the CMR is regarded as the output of the systems. Accordingly, a double hidden layer neural network with Levenberg-Marquardt training and learning algorithm was taken into account. Moreover, in the RSM approach, the quadratic system incorporating 20 parameters was implemented. Correspondingly, the Analysis of Variance (ANOVA) has been employed to discuss the results taken from the developed model. Additionally, the essential parameters and interactions are extracted, and input parameters are sorted according to their importance. Moreover, the ANFIS using Takagi-Sugeno fuzzy system was employed. Finally, all methods were compared, and the effective parameters and associated relationships were extracted. In contrast to the other approaches, the ANFIS provided the best efficiency and high accuracy with the minimum desired errors. Comparatively, it was obtained that the ANN method is more effective than the RSM and has a higher regression coefficient and lower statistical errors.
Quantification of uncertainties in the source term estimations by a large computer code, such as MELCOR and MAAP, is an essential process of the current Probabilistic safety assessment. The main objective of the present study is to investigate the applicability of a combined procedure of the response surface method (RSM) based on input determined from a statistical design and the Latin hypercube sampling (LHS) technique for the uncertainty analysis of CsI release fractions under a Hypothetical severe accident sequence of a station blackout at Younggwang nuclear power plant using MAAP3. OB code as a benchmark problem. On the basis of the results obtained in the present work, the RSM is recommended to be used as a principal tool for an overall uncertainty analysis in source term quantifications, while using the LHS in the calculations of standardized regression coefficients (SRC) and standardized rank regression coefficient (SRRC) to determine the subset of the most important input parameters in the final screening step and to check the cumulative distribution functions obtained by RSM. Verification of the response surface model for its sufficient accuracy is a prerequisite for the reliability of the final results that can be obtained by the combined procedure proposed in the present work.
Emerge of nanotechnology impacts all aspects of humans' life. One of important aspects of the nanotechnology and nanoparticles (NPs) is in the food production industry. The safety of such foods is not well recognized and producing safe foods using nanoparticles involves delicate experiments. In this study, we aim to incorporate intelligent computer simulation in predicting safety degree of nanofoods. In this regard, the safety concerns on the nano-foods are addressed considering cytotoxicity levels in metal oxides nanoparticles using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and response surface method (RSM). Three descriptors including chemical bond length, lattice energy and enthalpy of formation gaseous cation of 15 selected NPs are examined to find their influence on the cytotoxicity of NPs. The most effective descriptor is selected using RSM method and dependency of the toxicity of these NPs on the descriptors are presented in 2D and 3D graphs obtained using ANFIS technique. A comprehensive parameters study is conducted to observe effects of different descriptors on cytotoxicity of NPs. The results indicated that combinations of descriptors have the most effects on the cytotoxicity.
본 논문에서는 복합 반응면 기법을 제안하고 성능을 고찰하였다. 복합 반응면 기법은 MPP의 좌표를 기준으로 하여 근사모델을 반복 계산하는 기법이다. 성능을 검증하기 위해 비선형 함수와 복합재 적층판에 대하여 신뢰성 해석 기법을 적용하여 파괴확률, MPP(Most Probable failure Point), 신뢰도 지수를 계산하고 일반적인 반응면 기법의 결과와 비교하였다. 파괴확률은 비선형 한계상태식을 가정하고 임의의 파괴 기준을 정의하여 계산하였다. 제안한 복합 반응면 기법을 이용하여 파괴확률을 계산한 결과 일반적인 반응면 기법보다 향상된 성능을 나타내었다.
Weight minimization of double-deck train carbody is imperative to reduce cost and extend life-time of train. It is required to decide 36 thickness of aluminum extruded panels. However, the design variables are two many to tract. moreover, one execution of structural analysis of double-deck carbody is time-consuming. Therefore, we adopt approximation technique to save computational cost of optimization process. Response surface model is used to apporximate static response of double-deck carbody. To obtain plausible response surface model, orthogonal array is empolyed as design of experiment(DOE). Design improvement by approximate model-based optimization is described. Accuracy and efficiency of optimization by using response surface model are discussed.
In this paper, a method for prediction of spread is proposed to design proper roll profile taking into account spread in shape rolling of angle bar. The effect of the process variables on spread, such as draught ratio, bending angle and aspect ratio, is analyzed by FE-analysis and response surface method (RSM). Roll profiles for equal angle bar are designed with the spread predicted by the regression equation. Effectiveness of the designed roll profiles are verified by FE-analysis in which the flange length, strain distribution, mean strain and roll torque are compared with those by Geuze. Finally, the proposed method is applied to the design of roll profile for unequal angle bar. As a result, the final product can be obtained within the allowable tolerance of ${\pm}0.5mm$ in length. Therefore, it is found that the prediction of spread can improve the efficiency of design roll profile in shape rolling of angle bar.
본 연구에서는 직구동방식의 보이스 코일 모터를 이용한 유도무기 날개 작동기의 최적 설계를 진행하였다. ANSYS Maxwell 상용프로그램으로 전자기장 해석을 수행하여 토크 성능 및 보이스 코일 모터의 특성을 예측하였으며, 운용 각도 범위에서 날개에 작용하는 공력부하가 가장 큰 구간인 양끝단에 해당되는 각도에서 최적화 설계를 수행하였다. 또한, 작동기의 주요 설계 변수를 선정하고, 최적화 설계를 위하여 반응면 기법(Response Surface Method)을 사용하였다. 반응면은 2차 함수로 구성하였고 2차 반응면 구성에 널리 쓰이는 중심합성법을 바탕으로 수치실험점들을 선정하였다. 구성된 반응면의 적합성은 수정결정계수로 판단하였으며, 최종적으로 최적화로 구해진 토크값은 전자기장 해석을 통한 토크값과 거의 동일함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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