In robust design, the mean and variance of design performance are frequently used to measure the design performance and its robustness under uncertainties. In this paper, we present the Gauss-type quadrature formula as a rigorous method for mean and variance estimation involving arbitrary input distributions and further extend its use to robust design optimization. One dimensional Gauss-type quadrature formula are constructed from the input probability distributions and utilized in the construction of multidimensional quadrature formula such as the tensor product quadrature (TPQ) formula and the univariate dimension reduction (UDR) method. To improve the efficiency of using it for robust design optimization, a semi-analytic design sensitivity analysis with respect to the statistical moments is proposed. The proposed approach is applied to a simple bench mark problems and robust topology optimization of structures considering various types of uncertainty.
Quantitative structure-activity relationships (QSAR) have been applied for two decades in the development of relationships between physicochemical properties of chemical substances and their biological activities to obtain a reliable statistical model for prediction of the activities of new chemical entities. The fundamental principle underlying the QSAR is that the structural difference is responsible for the variations in biological activities of the compounds. In this work, we developed 3D-QSAR model for a series of 5-Lipoxygenase inhibitors, utilizing comparative molecular field analysis (CoMFA) and Topomer CoMFA methodologies. Our developed models addressed superiority of Topomer CoMFA over CoMFA. The CoMFA model was obtained with $q^2$=0.593, $r^2$=0.939, $Q^2$=0.334 with 6 optimum number of components (ONC). Higher statistical results were obtained with the Topomer CoMFA model ($q^2$=0.819, $r^2$=0.947, ONC=5). Further robustness of developed models was checked with the ANOVA test and it shows F=113 for CoMFA and F=162.4 for Topomer CoMFA model. Contour map analysis indicated that the more requirement of electrostatic parameter for improved potency.
Recently, there have been some reported examples of structural collapse due to gravity, subsequent to damage from accident or an excitation that was not prepared for in the design process. A close view of new concepts, such as a redundancy and key elements, has been taken with the aim of ensuring the robustness of a structure, even in the event of an unexpected disturbance. The author previously proposed a sensitivity index of the vertical load carrying capacity to member disappearance for framed structures. The index is defined as the ratio of the load carrying capacity after a member or a set of an adjacent member disappears, to the original load carrying capacity. The member with the highest index may be regarded as a key element. The concept of bio-mimicry is being applied to various fields of engineering, and tree-shaped structures are sometimes used for the design of building structures. In this study a sensitivity analysis is applied to the irregular-framed structures such as tree-shaped structures.
Single span historic bridges often contain non-prismatic members identified with a varying depth along their span lengths. Commonly, the symmetric parabolic height variations having the constant haunch length ratio of 0.5 have been selected to lower the stresses at the high bending moment points and to maintain the deflections within the acceptable limits. Due to their non-prismatic geometrical configuration, their assessment, particularly the computation of fixed-end horizontal forces (FEFs) and fixed-end moments (FEMs) becomes a complex problem. Therefore, this study aimed to investigate the behavior of non-prismatic beams with symmetrical parabolic haunches (NBSPH) having the constant haunch length ratio of 0.5 using finite element analyses (FEA). FEFs and FEMs due to vertical loadings as well as the stiffness coefficients and the carry-over factors were computed through a comprehensive parametric study using FEA. It was demonstrated that the conventional methods using frame elements can lead to significant errors, and the deviations can reach to unacceptable levels for these types of structures. Despite the robustness of FEA, the generation of FEFs and FEMs using the nodal outputs of the detailed finite element mesh still remains an intricate task. Therefore, this study advances to propose effective formulas and dimensionless estimation coefficients to predict the FEFs, FEMs, stiffness coefficients and carry-over factors with reasonable accuracy for the analysis and re-evaluation of the NBSPH. Using the proposed approach, the fixed-end reactions due to vertical loads, and also the stiffness coefficients and the carry-over factors of the NBSPH can be determined without necessitating the detailed FEA.
Particle Swarm Optimization (PSO) is a stochastic population based optimization algorithm which has attracted attentions of many researchers. This method has great potentials to be applied to many optimization problems. Despite its robustness the standard version of PSO has some drawbacks that may reduce its performance in optimization of complex structures such as laminated composites. In this paper by suggesting a new variation scheme for acceleration parameters and inertial weight factors of PSO a novel optimization algorithm is developed to enhance the basic version's performance in optimization of laminated composite structures. To verify the performance of the new proposed method, it is applied in two multi-objective design optimization problems of laminated cylindrical. The numerical results from the proposed method are compared with those from two other conventional versions of PSO-based algorithms. The convergancy of the new algorithms is also compared with the other two versions. The results reveal that the new modifications inthe basic forms of particle swarm optimization method can increase its convergence speed and evade it from local optima traps. It is shown that the parameter variation scheme as presented in this paper is successful and can evenfind more preferable optimum results in design of laminated composite structures.
First-order reliability method (FORM) is enhanced based on the search direction using relaxed conjugate reliability (RCR) approach for the embedded nanocomposite beam under buckling failure mode. The RCR method is formulated using discrete conjugate map with a limited scalar factor. A dynamical relaxed factor is proposed to control instability of proposed RCR, which is adjusted using sufficient descent condition. The characteristic of equivalent materials for nanocomposite beam are obtained by micro-electro-mechanical model. The probabilistic model of nanocomposite beam is simulated using the sinusoidal shear deformation theory (SSDT). The beam is subjected to external applied voltage in thickness direction and the surrounding elastic medium is modeled by Pasternak foundation. The governing equations are derived in terms of energy method and Hamilton's principal. Using exact solution, the implicit buckling limit state function of nanocomposite beam is proposed, which is involved various random variables including thickness of beam, length of beam, spring constant of foundation, shear constant of foundation, applied voltage, and volume fraction of ZnO nanoparticles in polymer. The robustness, accuracy and efficiency of proposed RCR method are evaluated for this engineering structural reliability problem. The results demonstrate that proposed RCR method is more accurate and robust than the excising reliability methods-based FORM. The volume fraction of ZnO nanoparticles and the applied voltage are the sensitive variables on the reliable levels of the nanocomposite beams.
This paper proposes a novel reliability analysis method which computes reliability index, most probable point and probability of failure of uncertain systems more efficiently and accurately with compared to Monte Carlo, first-order reliability and response surface methods. It consists of Initial and Simulation steps. In Initial step, a number of space-filling designs are selected throughout the variables space, and then in Simulation step, performances of most of samples are estimated via interpolation using the space-filling designs, and only for a small number of the samples actual performance function is used for evaluation. In better words, doing so, we use a simple interpolation function called "reduced" function instead of the actual expensive-to-evaluate performance function of the system to evaluate most of samples. By using such a reduced function, total number of evaluations of actual performance is significantly reduced; hence, the method can be called Reduced Function Evaluations method. Reliabilities of six examples including series and parallel systems with multiple failure modes with truncated and/or non-truncated random variables are analyzed to demonstrate efficiency, accuracy and robustness of proposed method. In addition, a reliability-based design optimization algorithm is proposed and an example is solved to show its good performance.
Optimal sensor placement (OSP) technique plays a key role in the structural health monitoring (SHM) of large-scale structures. According to the mathematical background and implicit assumptions made in the triaxial effective independence (EfI) method, this paper presents a novel multi-dimensional OSP method for the Canton Tower focusing on application demands. In contrast to existing methods, the presented method renders the corresponding target mode shape partitions as linearly independent as possible and, at the same time, maintains the stability of the modal matrix in the iteration process. The modal assurance criterion (MAC), determinant of the Fisher Information Matrix (FIM) and condition number of the FIM have been taken as the optimal criteria, respectively, to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method. Numerical investigations suggest that the proposed method outperforms the original EfI method in all instances as expected, which is looked forward to be even more pronounced should it be used for other multi-dimensional optimization problems.
This paper, being the second in a two-part series, presents the robust performance of the proposed design method which can enhance a reliability-based design optimization(RBDO) under the uncertainties of probabilistic models. The robust performances of the solutions obtained by the proposed method, described in the Part 1, are investigated through the parametric studies. A 10-bar truss example is considered, and the uncertain parameters include the number of data observed, and the variations of applied loadings and allowable stresses. The numerical results show that the proposed method can produce a consistent result despite of the large variations in the parameters. Especially, even with the relatively small data set, the analysis results show that the exact probabilistic model can be successfully predicted with optimized design sections. This consistency of estimating appropriate probability model is also observed in the case of the variations of other parameters, which verifies the robustness of the proposed method.
There are many researches being in process to develop the information storage devices applying to the portable devices recently. Based on this need, the information storage devices have to be satisfied with the fast access time, the robustness of the system, high data transfer rate and lower media price. The total size of the drive must design to adapt the portable devices such as CF II card or PC II card size. This paper proposes the swing arm type actuator to insert the designed actuator in the drive of the CF II size. Hereafter the research will be going on to be suitable to the physical standard and design the focus magnetic circuit newly. The swing arm type actuator including this circuit is designed to have the dynamic characteristic satisfying the mechanical specification as well as the BD 1x. Finally, the adaptability to the portable devices was demonstrated by the finite element analysis and optimization of structural part.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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