본 연구에서는 현장의 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석(Finite Element Analysis)을 이용하여 스프링의 피로 수명 파라미터를 역 추정(Inverse Estimation)하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법(Bayesian Approach)을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포(Posterior distribution)를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플링 데이터를 기반으로 피로 수명을 예측한 결과 신뢰 수준 내에서 실제 수명 시험 결과가 예측한 범위 내에 잘 포함되고 있음을 알 수 있었다.
In this study, a procedure for the inverse estimation of the fatigue life parameters of springs which utilize the field fatigue life test data is proposed to replace real test with the FEA on fatigue life prediction. The Bayesian approach is employed, in which the posterior distributions of the parameters are determined conditional on the accumulated life data that are routinely obtained from the regular tests. In order to obtain the accurate samples from the distributions, the Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique is employed. The distributions of the parameters are used in the FEA for predicting the fatigue life in the form of a predictive interval. The results show that the actual fatigue life data are found well within the posterior predictive distributions.
