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Bayesian updating of hydroelectric turbine fatigue reliability

Abolfathi Nobari, Nila (2016). Bayesian updating of hydroelectric turbine fatigue reliability. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

In fatigue design, uncertainties that exist in material, environment, and loading could arise due to manufacturing processes and changing with environment condition. Therefore because of the lack of information and cost of inspection, updating the fatigue model variables to decrease the uncertainties is necessary. In this study, Paris model is used to model the crack growth rate for hydroelectric turbine runner. We applied the Bayesian method to construct the posterior distribution. After constructing the posterior distribution, we update it by Bayesian updating approach. This method is one of the useful methods to decrease the uncertainty of variables at each loading cycle to construct precise prior distribution. The results of updating applied to Kitagawa-Takahashi limit state diagram. After modeling the proper limit state, we apply First Order Reliability Method (FORM) and Monte-Carlo Simulation (MCS) method to calculate the reliability index. In This study all of the procedures that mentioned are described, also we could see the results of effects of prior knowledge and select the distribution to analysis of reliability index. This study follows the (Gagnon, Tahan et al. 2013) research with aim of updating the fatigue reliability amount on hydroelectric turbine runner by Bayesian method.

Titre traduit

Mise à jour bayésienne du modèle de fiabilité en fatigue des roues hydroélectriques

Résumé traduit

Dans une démarche de conception pour la fatigue, les incertitudes qui existent dans le matériel, l'environnement et le chargement pourraient survenir lors du processus de fabrication et de l’exploitation ce qui a pour effet une incertitude sur la vie résiduelle en fatigue. Par conséquent, en raison du manque d'informations et de coût de l'inspection, la mise à jour des variables d’un modèle de la fatigue est justifiée et nécessaire pour diminuer les incertitudes. Dans ce projet, le modèle de Paris est utilisé pour modéliser le taux de croissance de la fissure pour la roue d’une turbine hydroélectrique. Nous avons appliqué la méthode bayésienne pour construire la distribution postérieure. Après la construction de la distribution postérieure, nous mettons à jour le modèle. Cette méthode est utile pour diminuer l’influence de l'incertitude des variables à chaque cycle de chargement, ce qui permet de construire une distribution plus précise pour modéliser le comportement aléatoire des variables entrants dans le modèle de fatigue. Les résultats de la mise à jour sont appliqués à modèle d’état limite basé sur le diagramme de Kitagawa-Takahashi. Après modélisation de l'état limite approprié, nous appliquons les méthodes FORM (First Order Reliability Method) et Monte-Carlo pour calculer l'indice de fiabilité. Dans cette étude, toutes les procédures mentionnées sont décrites, aussi nous avons pu voir les résultats sur les effets des connaissances préalables sur l'indice de fiabilité. Cette étude suit la recherche démarrée par Gagnon et al. (2013) avec pour but d'actualiser l’estimation de la fiabilité par la méthode bayésienne.

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment of the requirements for a master's degree with thesis in mechanical engineering". Bibliographie : pages 75-78.
Mots-clés libres: Théorème de Bayes. Matériaux Fatigue Modèles mathématiques. Turbines hydrauliques Matériaux Fatigue. Fiabilité. méthodes bayésiennes, roues hydroélectriques
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Tahan, Souheil-Antoine
Co-directeurs de mémoire/thèse:
Co-directeurs de mémoire/thèse
Gagnon, Martin
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie mécanique
Date de dépôt: 08 mars 2016 15:37
Dernière modification: 10 déc. 2016 17:07
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1636

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