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성능의 상관관계를 고려한 시스템 신뢰성 해석
System Reliability Analysis Considering Correlation of Performances 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.41 no.4, 2017년, pp.291 - 297  

김새결 (한양대학교 미래자동차공학과) ,  임우철 (만도) ,  이태희 (한양대학교 미래자동차공학과)

초록
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신뢰성 해석은 설계변수의 공차나 환경변수 및 재료 물성치의 불확실성으로 인해 발생하는 제품성능의 불확실성을 고려하기 위해 제품의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 기존의 많은 신뢰성 해석 기법은 성능의 신뢰도를 독립적으로 계산한다. 그러나 실제 공학 문제에서 시스템의 성능은 상관관계를 가질 수 있으며 이로 인해 전체 시스템의 신뢰도와 성능의 신뢰도 사이에 차이가 발생한다. 본 연구에서는 코플라를 이용하여 시스템에서 상관관계가 있는 성능의 결합확률밀도함수를 추정하고 이를 이용하여 시스템의 신뢰도를 평가하는 시스템 신뢰성 해석 기법을 제안한다. 수학예제를 통하여 제안하는 기법의 정확성을 검증하고 트러스 구조물에 시스템 신뢰성 해석 기법을 적용하여 제안하는 기법의 유용성을 확인한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Reliability analysis of a mechanical system has been developed in order to consider the uncertainties in the product design that may occur from the tolerance of design variables, uncertainties of noise, environmental factors, and material properties. In most of the previous studies, the reliability ...

주제어

#코플라   #상관관계   #결합확률밀도함수   #신뢰성 해석   #시스템 신뢰성 해석  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 상관관계가 있는 시스템 성능들의 신뢰도를 평가할 수 있는 방법을 (2)와같이 제안하고자 한다.
  • 따라서 본 연구에서는 성능의 상관관계가 존재 하는 경우 결합확률밀도함수를 모델링하여 시스템의 신뢰도를 계산하기 위한 기법을 제안하고 최근에 연구된 급속확률적분법을 이용하여 시스템의 신뢰도를 구하는 기법과 비교하여 본 연구에서 제안한 기법의 유용성을 확인하고자 한다.

가설 설정

  • 최적설계는 제한조건을 만족하면서 목적함수를 최소화하는 설계변수의 값을 찾는 설계기법이다. 결정론적 최적설계는 설계변수나 환경변수들이 평균과 같은 대푯값을 갖는다고 가정하고 최적설계를 수행한다. 이때 입력 변수들의 변동 및 불확실성에 의해 발생하는 성능의 불확실성을 고려하기 위해 안전계수와 같은 경험적인 방법을 사용하여 성능의 신뢰성을 확보한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
신뢰성 해석이란 무엇인가? 신뢰성 해석은 설계변수의 공차나 환경변수 및 재료 물성치의 불확실성으로 인해 발생하는 제품성능의 불확실성을 고려하기 위해 제품의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 기존의 많은 신뢰성 해석 기법은 성능의 신뢰도를 독립적으로 계산한다.
기존의 신뢰성 해석 기법의 한계점은 무엇인가? 기존의 신뢰성 해석 기법인 급속확률적분법, 모멘 트법, 아카이케 정보척도 기반 신뢰성 해석법은 성능의 신뢰도를 독립적으로 평가하기 때문에 성능의 상관관계를 고려할 수 없고 전체 시스템의 신뢰도를 평가할 수 없는 한계가 있다. 또한 기존의 시스템 신뢰성 해석 기법은 일차신뢰도법을 통해 구한 각 성능의 신뢰도를 계산하여 전체 시스 템의 신뢰도를 근사적으로 구하기 때문에 정확성이 떨어지는 단점이 있다.
급속확률적분법의 한계점은 무엇인가? 일러 급수를 이용해서 근사화한 후 신뢰도 지수를 계산하여 신뢰도를 구한다. 따라서 제한조건의 비선형성이 크거나 성능이 정규분포가 아닐 경우에 정확도가 떨어지는 단점이 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. Buslenko, N. P., Golenko, D. I., Shreider, Y. A., Sobol, I. M. and Sragowich, V. G., 1994, The Monte Carlo Method, Pergamon Press. 

  2. Cornell, C. A., 1969, "A Probability-based Structural Code," Journal of the American Concrete Institute, Vol. 66, No. 12, pp. 974-985. 

  3. Breitung, K., 1984, "Asymptotic Approximations for Multinormal Integrals," Journal of Engineering Mechanics Division, ASCE, Vol. 110, No. 3, pp. 357- 366. 

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  4. Rahman, S. and Xu, H., 2004, "A Univariate Dimension-Reduction Method for Multi-Dimensional Integral in Stochastic Mechanics," Probabilistic Engineering Mechanics, Vol. 19, No. 4, pp. 357-366. 

  5. Jung, J. J., 2007, Multiplicative Decomposition Method for Accurate Moment-Based Reliability Analysis, Ph.D. thesis, Hanyang University. 

  6. Lim, W. and Lee, T. H., 2012, "Reliability-based Design Optimization Using Akaike Information Criterion for Discrete Information," Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 36, No. 8, pp. 921-927. 

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  7. Noh, Y., Choi, K. K. and Lee, I., 2010, "Identification of Marginal and Joint CDFs using Bayesian Method for RBDO," Structural Multidisciplinary Optimization, Vol. 40, pp. 35-51. 

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  8. Ditlevsen, O., 1979, "Narrow Reliability Bounds for Structural Systems," Journal of Structural Mechanics, Vol. 7, No. 4, 453-472. 

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  9. Lee, I., Choi, K. K. and Gorsich, D., 2010, "System Reliability-based Design Optimization using the MPPBased Dimension Reduction Method," Structural Multidisciplinary Optimization, Vol. 41, pp. 823-839. 

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  10. Park, C., Kim, N. H. and Haftka, R. T., 2015, "The Effect of Ignoring Dependence between Failure Modes on Evaluating System Reliability," Structural Multidisciplinary Optimization, Vol. 52, pp. 251-268. 

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  11. Nelsen, R.B., 2006, An Introduction to Copulas, Springer. 

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