A general procedure for the design sensitivity analysis of structural dynamic problems has been presented in frame of the FRF-based substructuring formulation. In the procedure, the direct differentiation method is used for the sensitivity formula. For a system response function, the proposed method gives a parametric design sensitivity formula in terms of the partial derivatives of the connection element properties and the transfer matrix of the subsystems. The derived design sensitivity formula is applied to a numerical example. The comparison of sensitivities derived by the proposed method and the finite difference method shows that the proposed method is efficient and accurate.
A general procedure for the design sensitivity analysis of structural dynamic problems has been presented in frame of the FRF-based substructuring formulation. For a system response function, the proposed method gives a parametric design sensitivity formula in terms of the partial derivatives of the connection element properties and the transfer matrix of the subsystems. The derived design sensitivity formula is applied to an engine mount system. An interior noise problem in the passenger car is analyzed using the FRF-based substructuring method and the proposed formulation is adopted to study the response variations with respect to the dynamic characteristics of the engine mounts and the bushes. To obtain the FRFs, a finite element model is built for the engine mount structures, and test data is used for the trimmed body including cabin cavity. The comparison of sensitivities derived by the proposed method and the finite difference method shows that the proposed method is efficient and accurate. The proposed sensitivity analysis method indicates effectively the most sensitive location to the interior noise among the engine mounts and the bushes.
Purpose: Sensitivity analysis offers a good guideline for designing energy conscious buildings, which is fitted to a specific building configuration. Sensitivity analysis is, however, still too expensive to be a part of regular design process. The One-at-a-time (OAT) is the most common and simplest sensitivity analysis method. This study aims to propose a reasonable ground that the OAT can be an alternative method for the variance-based method in some early design scenarios, while the variance-based method is known adequate for dealing with nonlinear response and the effect of interactions between input variables, which are most cases in building energy simulations. Method: A test model representing the early design phase is built in the DOE2 energy simulations. Then sensitivity ranks between the OAT and the Variance-based methods are compared at three U.S. sites. Result: Parameters in the upper rank by the OAT do not much differ from those by the Main effect index. Considering design practices that designers would chose the most energy saving design option first, this rank similarity between two methods seems to be acceptable in the early design phase.
Analyzing acoustic-structural systems such as automobiles and aircraft, the FRF-based substructuring (FBS) method is one of the most powerful tools. In this paper, a general procedure for the parametric sensitivity analysis of vibro-acoustic problems has been presented using the multi-domain FRF-based substructuring formulation. For an acoustic-structural system sub-structured by multiple domains, the substructuring formulation gives the reaction farces on the interface boundaries. The design sensitivity formula is obtained from the direct differentiation of the reaction force expression with respect to the design vector. As a practical application, the proposed design sensitivity formula is applied to an engine mount system of passenger car. An objective of the problem is to identify the most effective engine mounts and bushes in minimizing the interior noise over the concerned rpm range. The comparison of the sensitivity results with those of the finite difference method shows excellent agreement. In addition, stiffness modifications of the mounts and bushes identified through the design sensitivity analysis lead to a successful decrease of the interior noise. This results show usefulness of the present method very well.
A continuum-based design sensitivity analysis and topology optimization methods are developed for power flow analysis. Efficient adjoint sensitivity analysis method is employed and further extended to topology optimization problems. Young's moduli of all the finite elements are selected as design variables and parameterized using a bulk material density function. The objective function and constraint are an energy compliance of the system and an allowable volume fraction, respectively. A gradient-based optimization, the modified method of feasible direction, is used to obtain the optimal material layout. Through several numerical examples, we notice that the developed design sensitivity analysis method is very accurate and efficient compared with the finite difference sensitivity. Also, the topology optimization method provides physically meaningful results. The developed is design sensitivity analysis method is very useful to systematically predict the impact on the design variations. Furthermore, the topology optimization method can be utilized in the layout design of structural systems.
This study presents an innovative method to estimate the reliability sensitivity based on the low-discrepancy sampling which is a new technique for structural reliability analysis. Two advantages are contributed to the method: one is that, by developing a general importance sampling procedure for reliability sensitivity analysis, the partial derivative of the failure probability with respect to the distribution parameter can be directly obtained with typically insignificant additional computations on the basis of structural reliability analysis; and the other is that, by combining various low-discrepancy sequences with the above importance sampling procedure, the proposed method is far more efficient than that based on the classical Monte Carlo method in estimating reliability sensitivity, especially for problems of small failure probability or problems that require a large number of costly finite element analyses. Examples involving both numerical and structural problems illustrate the application and effectiveness of the method developed, which indicate that the proposed method can provide accurate and computationally efficient estimates of reliability sensitivity.
A continuum-based design sensitivity analysis (DSA) method fur non-shape problems is developed for geometrically nonlinear elastic structures. The non-shape problem is characterized by the design variables that are not associated with the domain of system like sizing, material property, loading, and so on. Total Lagrangian formulation with the Green-Lagrange strain and the second Piola-Kirchhoff stress is employed to describe the geometrically nonlinear structures. The spatial domain is discretized using the 4-node isoparametric plane stress/strain elements. The resulting nonlinear system is solved using the Newton-Raphson iterative method. To take advantage of the derived analytical sensitivity In topology optimization, a fast and efficient design sensitivity analysis method, adjoint variable method, is employed and the material property of each element is selected as non-shape design variable. Combining the design sensitivity analysis method and a gradient-based design optimization algorithm, an automated design optimization method is developed. The comparison of the analytical sensitivity with the finite difference results shows excellent agreement. Also application to the topology design optimization problem suggests a very good insight for the layout design.
In this paper, the Resistive Companion Form(RCF) analysis method is applied to analyze small signal stability of power systems including thyristor controlled FACTS equipments such as SVC. The eigenvalue sensitivity analysis algorithm in discrete systems based on the RCF analysis method is presented and applied to the power system including SVC. As a result of simulation, the RCF analysis method is proved very effective to precisely calculate the variations of eigenvalues or newly generated unstable oscillation modes after periodic switching operations of SVC. Also the eigenvalue sensitivity analysis method based on the RCF analysis method enabled to precisely calculate eigenvalue sensitivity coefficients of controller parameters about the dominant oscillation mode after periodic switching operations in discrete systems. These simulation results are different from those of the conventional continuous system analysis method such as the state space equation and proved that the RCF analysis method is very effective to analyze the discrete power systems including periodically operated switching equipments such as SVC.
A new reliability calculation method is proposed based on design sensitivity analysis by the finite element method for nonlinear performance constraints in the optimal design of electromagnetic devices. In the proposed method, the reliability of a given design is calculated by using the Monte Carlo simulation (MCS) method after approximating a constraint function to a linear one in the confidence interval with the help of its sensitivity information. The validity and numerical efficiency of the proposed sensitivity-assisted MCS method are investigated by comparing its numerical results with those obtained by using the conventional MCS method and the first-order reliability method for analytic functions and the TEAM Workshop Problem 22.
For the purpose of developing the method for efficiently calculating the design sensitivity and the reliability for the complicated structure such as ship structure, the probabilistic finite element method is introduced to formulate the deterministic design sensitivity analysis method and incorporated with the second moment reliability methods such as MVFOSM, AFOSM and SORM. Also, the probabilistic design sensitivity analysis needed in the reliability-based design is performed. The reliability analysis is carried out for the initial yielding failure, in which the derivative derived in the deterministic desin sensitivity is used. The present PFEM-based reliability method shows good agreement with Monte Carlo method in terms with the variance of response and the associated probability of failure even at the first or first few iteration steps. The probabilistic design sensitivity analysis evaluates explicitly the contribution of each random variable to probability of failure. Further, the reliability index variation can be easily predicted by the variation of the mean and the variance of the random variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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