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응답면 기법을 활용하여 댐구조물과 같은 사회간접자본 시설물의 파괴확률을 구할 수 있다. 본 위험성 평가과정에서 응답면기법으로 구성한 한계상태 방정식을 유전자알고리즘의 적합도 방정식으로 사용하면, 핵심타입이나 지반종류, 지반다짐정도 등의 입력설계변수의 최적화 과정 속도를 더욱 신속화 시킬 수 있다. 제안된 응답면 기법과 유전자알고리즘의 복합해석기법은 신뢰성기반 최적화프로그램으로 기존의 유전자알고리즘의 수렴속도를 더욱 빠르게 조사된 많은 댐구조물의 파괴모드가 시간에 독립적으로 시공 중 또는 시공 완료 후 5년 이내에 다수 발생하는바, 파괴모드를 조사하고, 중요한 파괴모드인 파이핑 현상에 대해서 파괴확률을 계산하여 최적유지관리를 위한 개선된 유전자알고리즘 최적화 연산을 수행하였다. 기존 댐구조물과 같이 설계변수와 하중의 변동성을 알기가 어려운 경우에 유지관리비용 최소화를 위해서 본 제안 프로그램의 확장된 버젼은 중요한 기준을 제시하여줄 것으로 기대한다.
The failure probability of important infrastructures such as dam can be predicted by utilizing the response surface method(RSM). To do so, a limit state function composed by RSM is used as the fitness function in a genetic algorithm(GA), aimed at optimizing design variables, in terms of zone type, foundation treatment and soil type. The proposed combination of GA and RSM with BBNs is a reliability based optimization program (RBOP), which is proven to be faster optimization than the conventional GA. Because failure cases of the existing dam shows little dependency between break events and its age, a time invariant problem is feasible. In all, it is argued that the probability of failure for dam structures can be predicted under uncertain conditions with the reduction of its management costs.
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dam, response surface method, reliability based optimization, genetic algorithm.
