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 English
The 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.

Keywords
Inverzní spolehlivost;spolehlivost konstrukcí;stavební mechanika;spolehlivostní návrh;umělé neuronové sítě

Key words in English
Inverse reliability;structural reliability;structural mechanics;reliability-based design;artificial neural networks

GAP105/11/1385

Czech

Novák Drahomír, prof. Ing., DrSc. - principal person responsible

Institute of Structural Mechanics
- responsible department (25.5.2010 - not assigned)
Institute of Structural Mechanics
- beneficiary (25.5.2010 - not assigned)

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.; 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.; 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

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

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

Responsibility: Novák Drahomír, prof. Ing., DrSc.