확율유한요소법의 구조시스템신뢰성해석에의 적용

Application of the Stochastic Finite Element Method to Structural System Reliability Analysis

  • 이주성 (울산대학교 조선 및 해양공학과)
  • 발행 : 1992.03.01

초록

이 논문에서는 구조시스템신뢰성해석에 있어서 부재의 파괴후 잔류강도의 불확실성을 고려하였다. 이를 위하여 확율유한요소법(Stochastic Finite Element Method: SFEM)을 시스템신뢰성해석과정에 접합하였다. 확율유한요소법은 신뢰성해석시 재료와 기하학적 변수의 불확실성을 좀더 함축적으로 고려할 수 있는 것으로 알려져 있으며, 본 논문에서 이 방법을 구조부재와 구조시스템의 신뢰성해석에 적용해 보았다. 이 논문의 방법과 파괴된 부재의 잔류응력을 확정적으로 취급하는 방법과 그 결과를 비교하였으며, 부재가 파괴된 후 그 잔류강도의 불확실성이 구조시스템 신뢰성에 주는 영향을 보기위해 여러 경우를 고찰해 보았다. 그 결과로부터 부재의 파괴 후 잔류강도가 구조시스템신뢰성에 대단히 큰 영향을 준다는 것을 다시 확인할 수 있었다. 이 논문의 여러경우에 대한 연구로 부터 좀 더 나은 구조시스템신뢰성의 평가를 위해서 부재의 파괴후 거동이 갖는 불확실성을 구조시스템신뢰성해석시, 특히 부재의 파괴후 거동이 semi-brittle인 경우에, 고려해야 한다는 결론을 내릴 수 있겠다. 이점을 받아들인다면 확율유한요소법이 구조시스템신뢰성해석에 있어서 적합한 방법일 것이다.

This paper is an attempt to account for the uncertainty of the residual strength in the reliability analysis of structural systems. For this purpose the stochastic finite element method(SFEM) is linked to the system reliability analysis procedure. The stochastic finite element is known to be able to a more explicitly consider the effect of uncerainties of material and geometric variables on those of load effects in structural analysis procedure. The method has been applied to system as well as component 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 failed component is treated as deterministic variable. Several case studies have been carried to show the effect of uncertainty in residual strength of a member after failure. Is has been conformed that reidual strength very much affect the system reliability level. It can be, hence, concluded that the uncertainties in the post-ultirnate behaviour may have to be taken into account in the system reliability analysis for a better a ssessment of the system reliability especially for a structure of which member behaviour is modelled as asemi-brittle model. And then the stochastic finite element method can efficiently evaluate the system reliability.

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