단기 동 하중(특히 지진하중)을 받는 비선형 강 프레임 구조물의 안전성을 평가하기 위하여 추계론적 유한요소 개념에 근거한 비선형 시간영역 신뢰성 해석 기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 유한요소 공식화가 응답 표면법, 1차 신뢰성 방법, 그리고 반복 선형보간 기법의 개념들과 결합되어 지는데, 이것이 추계론적 유한요소 개념으로 귀결된다. 실제 지진하중의 시간이력이 구조물의 진동을 위해 사용되므로 사실적인 하중조건의 재현이 가능하다. 가상 응력에 기초한 유한요소 기법이 본 알고리즘의 효율성을 증대하기 위해 사용된다. 본 알고리즘은 지진하중 또는 임의의 단기 동적하중을 받는 유한요소 기법으로 표현되는 어떠한 선형 및 비선형 구조물과 관련된 위험도를 평가할 수 있는 잠재성을 가지고 있다. 수치예제를 통하여 알고리즘을 설명하였으며, 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 사용하여 본 알고리즘을 검증하였다.
추계론적 해석은 구조계 내의 해석인수에 존재하는 공간적 또는 시간적 임의성이 구조계 반응에 미치는 영향에 대한 고찰을 목적으로 한다. 확률장은 구족계 내에서 특정한 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 구조계 반응에 대한 이들 확률장의 영향 평가를 위하여 통계학적 추계론적 해석과 비통계학적 추계론적 해석이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비통계학적 추계론적 해석방법 중의 하나인 가중적분법을 제안하였다. 특히 구조계의 공간적 임의성이 큰 특성을 가지고 있는 반무한영역에 대한 적용 예를 제시하고자 한다. 반무한영역의 모델링에는 무한요소를 사용하였다. 제안된 방법에 의한 해석 결과는 통계학적 방법인 몬테카를로 방법에 의한 결과와 비교되었다. 제안된 가중적분법은 자기상관함수를 사용하여 확률장을 고려하므로 무한영역의 고려에 따른 해석의 모호성을 제거할 수 있다. 제안방법과 몬테카를로 방법에 의한 결과는 상호 잘 일치하였으며 공분산 및 표준편차는 무한요소의 적용에 의하여 매우 개선된 결과를 나타내었다.
A stochastic Hamilton variational principle(SHVP) is formulated for dynamic problems of linear continuum. The SHVP allows incorporation of probabilistic distributions into the finite element analysis. The formulation is simplified by transformation of correlated random variables to a set of uncorrelated random variables through a standard eigenproblem. A procedure based on the Fourier analysis and synthesis is presented for eliminating secularities from the perturbation approach. In addition to, a method to analyse stochastic design sensitivity for structural dynamics is present. A combination of the adjoint variable approach and the second order perturbation method is used in the finite element codes. An alternative form of the constraint functional that holds for all times is introduced to consider the time response of dynamic sensitivity. The algorithms developed can readily be adapted to existing deterministic finite element codes. The numerical results for stochastic analysis by proceeding approach of cantilever, 2D-frame and 3D-frame illustrates in this paper.
Response variability of reinforced concrete frame subjected to material property randomness has been evaluated with the aid of the finite element method. The spatial variation of Young's modulus is assumed to be a two-dimensional homogeneous stochastic process. Young's Modulus of concrete material has been investigated based on the uiaxial strength of concrete cylinder. Direct Monte Carlo simulation method is used to investigate the response of reinforced concrete frame due to the variation of Young's modulus with the Neumann expansion method and the pertubation method. The results by three analytic methods are compared with those by deterministic finite element analysis. These stochastic technique may be an efficient tool for evaluating the structural safety and reliability of reinforced concrete structures.
This pa야r 15 an attempt to aα:ount for the uncertainty of the residual strength in the reliability
analysis of structural systems. For this purpose the stochastic finite element meth여(SFEM) is li띠<ed
to the system reliability analysis pr'∞edure. The stochastic finite element is known to be able to a more
explicitly ∞nsider the effect of uncerainties of material and g∞metric variables on those of load effects
in structural analysis prlα:edure. The method has been applied to system as well as comφnent reliability
analysis of a plane structure. Comparison of the results by the present approach is made with the
method in which the residual strength of f려led ∞mponent is treated as deterministic variable. Several
case studies have been carriE최 to show the effect of uncertainty in residual strength of a member after
failure. Is has been ∞nform어 that reidual strength very much affect the system reliability level. It can
be, hence, ∞ncluded that the uncertainties in the αlSt-ultimate behaviour may have to be t혀<en mto
account in the system reliability analy의s for a better a s않ssment of the system reliability especially
for a struct파e of which member behaviour is m여ell어 as asemi-brittle model.And then the sto .:hastic
finite element method can efh디ently evaluate the system reliability.