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[국내논문] FORM 및 SORM을 이용한 무어링 체인의 신뢰성 기반 결함평가
Reliability-based Flaw Assessment of a Mooring Chain Using FORM and SORM 원문보기

大韓造船學會 論文集 = Journal of the society of naval architects of korea, v.54 no.5, 2017년, pp.430 - 438  

이충현 (인하대학교 공과대학 조선해양공학과) ,  김유일 (인하대학교 공과대학 조선해양공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study presents the reliability-based flaw assessment for the crack in the mooring chain of a floating type offshore structure. BSI(British Standard Institution) flaw assessment procedure BS7910 was combined with first- and second-order reliability method (FORM, SORM) so that the acceptance of a...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 또한 Lr-Kr공간에서는 한계상태함수와 확률변수 X1, X2의 확률분포 사이의 관계를 확인하기 어렵다. 본 연구에서는 X1-X2 공간에서 정의되는 한계상태함수를 FORM 및 SORM을 이용하여 근사화하고자 한다. 이 때 가정한 확률변수에 따라 결정된 한계상태함수를 실제 한계상태함수라고 하며 FORM과 SORM의 근사 대상이 된다.
  • 본 연구에서는 피로하중에 의한 균열진전해석과 정하중에 의한 파괴/항복 평가를 통해 무어링 체인에 존재하는 결함의 신뢰성을 평가하고자 했다. 주어진 피로하중으로 균열진전해석을 수행한 후 최종 결함크기에 정하중 조건을 가해 파괴 및 항복에 대한 평가를 수행하였다.
  • 8은 환봉에 존재하는 부분원형 표면균열의 형상을 나타내는 그림이며 결함 정보는 Table 2에 정리되어있고 초기결함 크기는 반복계산을 수행하기 위해 가정한 임의의 크기이다. 환봉에 내재된 균열의 형상은 반타원형 혹은 부분원형으로 정의될 수 있으나 본 논문에서는 세 개의 확률변수에 대한 평가를 위해 부분원형에 대한 해석을 수행하였다.

가설 설정

  • Almar (1985)는 단순 피로평가에 사용되는 피로하중의 확률분포를 Weibull 분포로 가정하였으며 본 연구에서는 균열진전해석에 사용되는 피로하중의 확률밀도함수가 식 (6)의 2-변수 Weibull 분포를 따른다 가정하였다.
  • BS7910의 파손평가도(Failure assessment diagram)를 이용하여 한계상태함수(Limit state function)를 정의하고 신뢰도를 기반으로 한 FORM과 SORM으로 한계상태함수를 근사하였다. Weibull 분포를 장기피로하중의 확률분포로 가정하고 Weibull분포의 계수와 결함크기를 Gaussian 분포를 가지는 확률변수로 가정하여 확률적 특성을 고려했다. 기본적인 결함평가 정보인 결함형상, 재료상수, 용접부의 응력집중계수, 정 하중, 파괴인성, 균열의 진전 선도 등은 고정된 값을 이용하였다.
  • FPSO 계류체인에 내재된 부분원형 형상의 결함을 평가대상으로 결정하였고 결함깊이와 장기피로하중분포의 2 변수 Weibull 분포의 계수를 확률변수로 가정하였다.
  • 결함평가는 Mohammad (2015)의 연구에 제시된 FPSO의 계류체인을 대상으로 수행하였다. 계류체인의 결합부분은 용접으로 제작되어 있어 초기결함을 가질 가능성이 크기 때문에 초기결함을 가정하여 결함의 신뢰성을 평가하였다. 계류체인의 제원은 Stud R4 chain으로 직경은 137mm이다.
  • 시뮬레이션의 해상상태에 대해 계류체인의 1년 치 피로하중을 계산하고 피로하중의 확률분포를 2변수 Weibull 분포로 가정하여 계수의 대표 값을 결정하였다. 본 연구에서는 Mohammad (2015)가 추정한 피로하중의 확률분포를 참조하여 Weibull 분포의 계수와 총 피로하중 횟수를 선정하였으며 구조물의 수명을 고려해 참조한 Weibull 계수가 20년 치의 확률분포를 대표한다고 가정하였다. Weibull 분포의 변수와 총 피로하중 횟수(n0), 1/n0확률의 하중진폭(#)은 Table 4에 정리되어있다.
  • 본 해석에 사용된 확률변수는 Weibull 분포의 두 계수와 환봉의 결함 깊이로서, 모든 확률변수는 서로 독립이며 특정한 평균과 분산을 가지는 Gaussian 분포를 따르는 것으로 가정하였다. Weibull 분포의 두 변수의 평균값은 Mohammad (2015)의 연구를 참조하였고 각 변수의 표준편차는 효율적인 몬테카를로 시뮬레이션이 가능하도록 적절히 선정하였다.
  • Mohammad (2015)는 100년 주기 파랑하중, 100년 주기 풍력, 10년 주기 조류에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션의 해상상태에 대해 계류체인의 1년 치 피로하중을 계산하고 피로하중의 확률분포를 2변수 Weibull 분포로 가정하여 계수의 대표 값을 결정하였다. 본 연구에서는 Mohammad (2015)가 추정한 피로하중의 확률분포를 참조하여 Weibull 분포의 계수와 총 피로하중 횟수를 선정하였으며 구조물의 수명을 고려해 참조한 Weibull 계수가 20년 치의 확률분포를 대표한다고 가정하였다.
  • 파괴/항복 평가에 적용되는 정하중조건은 장력의 장기응답분포를 통해 도출하여야 하나 해석의 단순화를 위해 Stud R4 chain의 임계하중의 85%를 사용하였다. 이때 하중이 단면에 수직하게 작용한다고 가정하였고 굽힘 모멘트는 작용하지 않는다고 가정하였다. 이에 따라 1차 막 응력(Pm)은 460MPa, 1차 굽힘 응력(Pb)은 0MPa 으로 계산하였다.
  • 본 연구에서는 초기결함이 있는 FPSO의 계류체인에 대해 FORM 및 SORM을 사용하여 파손확률을 추정하고 이를 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교 분석하였다. 환봉에 내재된 부분 원형의 균열깊이와 장기피로하중의 확률분포에 적용된 2변수 Weibull 분포의 계수를 Gaussian 분포를 가지는 확률변수로 가정하여 해석을 수행하였다. 상기의 해석을 토대로 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
결함평가 방법에서 사용되는 변수들은 무엇인가? 그러므로 구조물의 전체 혹은 잔여 수명 동안 계류체인의 결함이 성장해 파손되는지에 대한 구조 신뢰성 평가는 대단히 중요한 문제이다. 결함평가 방법은 결함의 크기, 피로 하중의 분포, 파괴인성, 체인의 항복강도 같은 다양한 변수들을 하나의 정해진 값으로 간주하고 결함 평가를 실시하는 결정론적 평가방법과 각 변수의 확률적 특성을 고려한 확률론적 평가로 구분된다. 결정론적 평가방법은 BS7910 (BSI, 2013)이나 API (API, 2007)같은 표준에 잘 정립되어 있고 초기결함의 크기, 파괴인성, 피로하중분포 등 불확실성을 가지는 변수들에 대해서는 안전계수나 통계적으로 보수적인 값을 사용하도록 권장하고 있다.
부유식 해양구조물은 무엇을 이용해 위치를 유지하는가? FPSO, 반잠수식 시추선 같은 부유식 해양구조물은 일반적으로 계류체인으로 위치를 유지하는데 계류체인이 파손되는 경우에는 라이저의 손상으로 인한 기름의 유출과 같은 막대한 경제적 손실을 야기할 수 있다. 이런 이유로 구조물의 전체 혹은 잔여 가동시간 동안 계류체인의 구조적 신뢰성을 보장하는 것은 매우 중요하다.
구조물의 전체 혹은 잔여 가동시간 동안 계류체인의 구조적 신뢰성을 보장하는 것이 중요한 이유는? FPSO, 반잠수식 시추선 같은 부유식 해양구조물은 일반적으로 계류체인으로 위치를 유지하는데 계류체인이 파손되는 경우에는 라이저의 손상으로 인한 기름의 유출과 같은 막대한 경제적 손실을 야기할 수 있다. 이런 이유로 구조물의 전체 혹은 잔여 가동시간 동안 계류체인의 구조적 신뢰성을 보장하는 것은 매우 중요하다.
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참고문헌 (13)

  1. Almarnaess, A., 1985. Fatigue handbook: Offshore steel structures, Chapter 10: Fatigue life calculation. TAPIR: United States. 

  2. American Petroleum Institute (API), 2007. Fitness-for-service, API 579e1/ASME FFS-1. 

  3. British Standard Institution (BSI), 2013. Guide to methods for assessing the acceptability of flaws in metallic structure, BS 7910. 

  4. Fiessler, B. Rackwitz, R. & Neumann, H. J., 1979. Quadratic limit states in structural reliability. Journal of the Engineering Mechanics Division, 105(4), pp.661-676. 

  5. Hohenbichler, M. Gollwitzer, S. Kruse, W. & Rackwitz, R., 1987. New light on first-and second-order reliability methods. Structural Safety, 4(4), pp.267-284. 

  6. Lee, O.S. Kim, D.H., 2007. Reliability of fatigue damaged structure using FORM, SORM and fatigue model. Proceedings of the World Congress on Engineering, pp.1322-1328. 

  7. Lie, H. 1992. Simplified fatigue analysis of mooring lines. Posisjoneringsmotet '92; 7-9.october, Fagernes. 

  8. Kang, B.J. Kim, J.H. Kim, Y., 2016. Engineering criticality analysis on an offshore structure using the first- and second-order reliability method. International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering, 8(6), pp.577-588. 

  9. Kang, B.J. Kim, Y.I. Ryu, C.H. Park, S.G. Oh, Y.T., 2014. Development of a flaw assessment software using the fracture mechanics approach. The Annual Autumn Conference, SNAK, Changwon, 6-7 November, 2014. pp. 675-680. 

  10. Metropolis, N. & Ulam, S., (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association, 44(247), pp.335-341. 

  11. Mohammad, H. S., 2015. Fatigue analysis and design of mooring systems. assessment and comparison of different methods. Master's thesis, Norwegian University of Science and Technology. 

  12. Rackwitz, R. & Flessler, B., 1978. Structural reliability under combined random load sequences. Computers & Structures, 9(5), pp.489-494. 

  13. Yu, Z. Zheng, Z. Qunpeng, Z., 2012. Improved reliability analysis method based on the failure assessment diagram. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 25(4), pp.832-837. 

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