Přístupnostní navigace
E-application
Search Search Close
Project detail
Duration: 01.01.2011 — 31.12.2013
Funding resources
Czech Science Foundation - Postdoktorandské granty
- whole funder (2011-01-01 - 2013-12-31)
On the project
Projekt INSREL je zaměřen na řešení problému inverzní spolehlivosti konstrukcí – problému určení návrhových parametrů odpovídajících předepsaným úrovním spolehlivosti, které jsou vyjádřeny indexy spolehlivosti nebo teoretickými pravděpodobnostmi poruchy. Návrhové parametry mohou být deterministické nebo náhodné veličiny. V případě náhodných veličin jsou návrhové parametry představovány střední hodnotou nebo směrodatnou odchylkou. Je navržen zcela nový obecný přístup inverzní analýzy spolehlivosti k určení návrhových parametrů výpočtového modelu tak, aby bylo dosaženo předepsaných úrovní spolehlivosti. Inverzní analýza bude založena na kombinaci stochastické simulace typu Monte Carlo a umělé neuronové sítě. Návrhové parametry jsou představovány náhodnými veličinami s rozptylem, který odpovídá reálnému rozsahu možných hodnot parametrů. Účinnost přístupu bude otestována a aplikována na inverzní úlohy výpočtové stavební mechaniky.
Description in EnglishThe project INSREL is focused on the solution of the inverse structural reliability problem - the problem to find design parameters corresponding to specified reliability levels expressed by reliability indexes or by theoretical failure probabilities. Design parameters can be treated as deterministic or random variables. In the second case, the actual design parameters could be either mean or standard deviation of random design variable. A new general approach of the inverse reliability analysis is proposed to obtain design parameters of a computational model in order to achieve prescribed reliability levels. The inverse analysis will be based on the coupling of a stochastic simulation of Monte Carlo type and an artificial neural network. The design parameters play the role of random variables with a scatter reflecting the physical range of parameters. The efficiency of the approach will be tested and applied for inverse tasks from computational structural mechanics.
KeywordsInverzní spolehlivost;spolehlivost konstrukcí;stavební mechanika;spolehlivostní návrh;umělé neuronové sítě
Key words in EnglishInverse reliability;structural reliability;structural mechanics;reliability-based design;artificial neural networks
Mark
GAP105/11/1385
Default language
Czech
People responsible
Novák Drahomír, prof. Ing., DrSc. - principal person responsible
Units
Institute of Structural Mechanics- beneficiary (2010-05-25 - not assigned)
Results
VOŘECHOVSKÝ, M. Correlation control in small sample Monte Carlo type simulations II: Analysis of estimation formulas, random correlation and perfect uncorrelatedness. PROBABILISTIC ENGINEERING MECHANICS, 2012, vol. 27, no. 1, p. 1-16. ISSN: 0266-8920.Detail
VOŘECHOVSKÝ, M. Correlation in probabilistic simulation. In Applications of Statistics and Probability in Civil Engineering. Zurich, Švýcarsko: 2011. p. 2931-2939. ISBN: 978-0-415-66986-3.Detail
LEHKÝ, D.; NOVÁK, D.; KERŠNER, Z.; STRAUSS, A. Statistical characteristics of material parameters of concrete using inverse analysis. The 2nd International Conference on Material Modelling - ICMM2. Paris: 2011. p. 304-304. ISBN: 978-2-911256-61-5.Detail
STRAUSS, A.; LEHKÝ, D.; FRANGOPOL, D.; ZEMAN, O.; NOVÁK, D. Stochastic properties of concrete experimentally determined for monitoring issues. Cancun, Mexico: 2011. p. 1-8.Detail
LEHKÝ, D.; NOVÁK, D. Inverse reliability analysis in structural design. In 1st International Symposium on Uncertainty Modelling in Engineering. Praha: 2011. p. 37-39. ISBN: 978-80-01-04805-4.Detail
VOŘECHOVSKÝ, M. Optimal singular correlation matrices estimated when sample size is less than the number of random variables. PROBABILISTIC ENGINEERING MECHANICS, 2012, vol. 2012 (30), no. 1, p. 104-116. ISSN: 0266-8920.Detail
VOŘECHOVSKÝ, M.; NOVÁK, D.; RUSINA, R. Sample size extension in stratified sampling: Theory and software implementation. In Safety, Reliability, Risk and Life-Cycle Performance of Structures and Infrastructures. New York, USA: 2013. p. 2907-2914. ISBN: 978-1-138-00086-5.Detail
LEHKÝ, D. Early warning system of roofs overloaded by snow based on measurements and inverse analysis. In 3rd International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering. Vídeň, Rakousko: 2012. p. 2175-2181. ISBN: 978-0-415-62126-7.Detail
VOŘECHOVSKÝ, M. Extension of sample size in Latin Hypercube Sampling – methodology and software. In 3rd Symposium on Life-Cycle and Sustainability of Civil Infrastructure Systems. Austria, Vienna: 2012. p. 2403-2410. ISBN: 978-0-415-62126-7.Detail
VOŘECHOVSKÝ, M.; KADĚROVÁ, J. Vývoj norem korelace při náhodných záměnách pořadí elementů. Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské – Technické univerzity Ostrava, 2013, roč. 2013, č. 2, s. 217-226. ISSN: 1213-1962.Detail
ELIÁŠ, J.; VOŘECHOVSKÝ, M.; BAŽANT, Z. Stochastic lattice simulations of flexural failure in concrete beams. In Fracture Mechanics of Concrete and Concrete Structures. Toledo, Španělsko: 2013. p. 1-12. ISBN: 978-84-941004-0-6.Detail
NOVÁK, D.; VOŘECHOVSKÝ, M.; TEPLÝ, B. FReET: Software for the statistical and reliability analysis of engineering problems and FReET-D: Degradation module. ADVANCES IN ENGINEERING SOFTWARE, 2014, vol. 72, no. 2014, p. 179-192. ISSN: 0965-9978.Detail
LEHKÝ, D.; NOVÁK, D. Inverse reliability problem solved by artificial neural networks. In Safety, Reliability, Risk and Life-Cycle Performance of Structures and Infrastructures. New York, USA: 2013. p. 5303-5310. ISBN: 978-1-138-00086-5.Detail
LEHKÝ, D.; NOVÁK, D. Solving Inverse Structural Reliability Problem Using Artificial Neural Networks and Small-Sample Simulation. ADVANCES IN STRUCTURAL ENGINEERING, 2012, vol. 15, no. 11, p. 1911-1920. ISSN: 1369-4332.Detail