This paper presents numerical analysis and design of high power contactless transformer with a large air-gap for moving on a guided linear track which is appropriate for high-speed train or MAGLEV. The system has the typical characteristics of large leakage inductance, small magnetizing inductance, and low coupling coefficients giving rise to lower power transfer efficiency, which have been compensated by the purposely-designed contactless transformer coupled with the resonant converter modulating with high switching frequency. In particular, the best model selected from the generated six design candidates has been applied for 3D Finite Element Analysis (FEA) investigating on iron loss to evaluate the overall system efficiency.
An overall feature to simulate composite behavior and to predict closed solution has been performed for the application to the stress analysis in a discontinuous composite solid. To obtain the internal field quantities of composite, the micromechanics analysis and finite element analysis (FEA) were implemented. For the numerical illustration, an aligned axisymmetric single fiber model has been employed to assess field quantities. Further, a micromechanics model to describe the elastic behavior of fiber or whisker reinforced metal matrix composites has been developed and the stress concentrations between reinforcements were investigated using the modified shear lag model with the comparions between reinforcements were investigated using the modified shear lag model with the comparison of finite element analysis (FEA). The rationale is based on the replacement of the matrix between fiber ends with the fictitious fiber to maintain the compatibility of displacement and traction. It was found that the new model gives a good agreement with FEA results in the small fiber aspect ratio regime as well as that in the large fiber aspect ratio regime. It was found that the proposed simulation methodology for stress analysis is applicable to the complicated inhomogeneous solid for the investigation of micromechanical behavior.
Despite the increasing need of nanometer-scale accuracy in abrasive machining using ultrasmall particles such as abrasive jet and chemical mechanical polishing(CMP), the process mechanism is still unknown. Based on the background, research on the effects of various process parameters on the machined surface at abrasive machining was motivated and performed by using finite element analysis where the effect of slurry fluid flow involved. The effect of particle shape on the machined surface during particle-surface collision was discussed in this paper. The results from FEA simulation revealed that any damage or defect generation on machined surface by the impact may occur only if the particle has enough impact energy. Therefore, it could be concluded that generation of the defects and damage on the wafer surface after CMP process was mainly due to direct contact of the 3 bodies, i.e., pad-particle-wafer.
The problem of layup optimization of the composite laminates involves a very complex multidimensional solution space which is usually non-exhaustively explored using different heuristic computational methods such as genetic algorithms (GA). To ensure the convergence to the global optimum of the applied heuristic during the optimization process it is necessary to evaluate a lot of layup configurations. As a consequence the analysis of an individual layup configuration should be fast enough to maintain the convergence time range to an acceptable level. On the other hand the mechanical behavior analysis of composite laminates for any geometry and boundary condition is very convoluted and is performed by computational expensive numerical tools such as finite element analysis (FEA). In this respect some studies propose very fast FEA models used in layup optimization. However, the lower bound of the execution time of FEA models is determined by the global linear system solving which in some complex applications can be unacceptable. Moreover, in some situation it may be highly preferred to decrease the optimization time with the cost of a small reduction in the analysis accuracy. In this paper we explore some machine learning techniques in order to estimate the failure of a layup configuration. The estimated response can be qualitative (the configuration fails or not) or quantitative (the value of the failure factor). The procedure consists of generating a population of random observations (configurations) spread across solution space and evaluating using a FEA model. The machine learning method is then trained using this population and the trained model is then used to estimate failure in the optimization process. The results obtained are very promising as illustrated with an example where the misclassification rate of the qualitative response is smaller than 2%.
Flux linkage of phase windings or phase inductance is an important parameter in determining the behavior of a switched reluctance motor (SRM) [1-8]. Therefore, the accurate prediction of inductance at aligned and unaligned rotor positions makes a significant contribution to the design of an SRM and its analytical approach is not straightforward due to nonlinear flux distribution. Although several different approaches using a finite element analysis (FEA) or curve-fitting tool have been employed to compute phase inductance [2-5], they are not suitable for a simple design procedure because the FEA necessitates a large amount of time in both modeling and solving with complexity for every motor design, and the curve-fitting requires the data of flux linkage from either an experimental test or an FEA simulation. In this paper, phase inductance at aligned and unaligned rotor positions is estimated by means of numerical method and magnetic equivalent circuit as well, and the proposed approach is analytically verified in terms of the accuracy of estimated inductance compared to inductance computed by an FEA simulation.
Glass fiber reinforced plastic (GRP) pipes buried underground are attractive for use in harsh environments, such as for the collection and transmission of liquids which are abrasive and/or corrosive. In this paper, we present the result of investigation pertaining to the structural behavior of GRP flexible pipes buried underground. In the investigation of structural behavior such as a ring deflection, experimental and analytical studies are conducted. In addition, vertical ring deflection is measured by the field test and finite element analysis (FEA) is also conducted to simulate behavior of GRP pipe buried underground. Based on the results from the finite element analyses considering soil-pipe interaction the vertical ring deflection behavior of buried GRP pipe is predicted. In addition, analytical and experimental results are compared and discussed.
Paper angle, environment friendly packaging material, has been mainly used as an edge protector, But, in the future, paper angle will be applied to package design of heavy product such as strength reinforcement or unit load system (ULS). Therefore. understanding of buckling behavior fur angle itself, compression strength and quality standard are required. The objectives of this study were to characterize the buckling behavior by theoretical and finite element analysis, and to develop compression strength model by compression test for symetric and asymetric paper angle. Based on the result of theoretical and finite element analysis, as applied load level was bigger and/or the length of angle was longer, incresing rate of buckling of asymmetric paper angle was higher than that of symmetric paper angle. Decreasing rate of minimum principal moment of inertia significantly increased as the extent of asymmetric angle increased, and buckling orientation of angle was open- direction near the small web. Incresing rate of maximum compression strength (MCS) for thickness of angle decreased as the web size increased in symmetric angle. MCS of asymmetric angle of 43${\times}$57 and 33${\times}$67 decreased $15{\~}18\%$ and $65{\~}78\%$, and change of buckling increased $12{\~}13\%$ and $62{\~}66\%$, respectively.
Torque is proportional to the rate of change of inductance in a switched reluctance motor (SRM), and hence, phase inductance is an important parameter in determining the behavior of an SRM. Therefore, the accurate prediction of inductance with respect to rotor position makes a significant contribution to designing an SRM and its analytical approach is not straightforward due to nonlinear flux distribution. Although several different approaches using a finite element analysis (FEA) or curve-fitting tool have been employed to compute phase inductance [2-5], they are not suitable for a simple design procedure because the FEA necessitates a large amount of time in both modeling and solving with complexity for every motor design, and the curve-fitting requires the data of flux linkage from either an experimental test or an FEA simulation. In this paper, phase inductance is predicted by means of a permeance method, and the proposed approach is analytically verified in terms of the accuracy of estimated inductance compared to inductance obtained by FEA.
Flux linkage of phase windings is a key parameter in determining the behavior of a switched reluctance motor (SRM) [1-8]. Therefore, the accurate prediction of flux linkage at aligned and unaligned rotor positions makes a significant contribution to the design of an SRM and its analytical approach is not straightforward due to nonlinear saturation in flux. Although several different approaches using a finite element analysis (FEA) or a curve-fitting tool have been employed to compute phase flux linkage [2-5], they are not suitable for a simple design procedure because the FEA necessitates a large amount of time in both modeling and solving with complexity for every motor design, and the curve-fitting requires the data of flux linkage from either an experimental test or an FEA simulation. In this paper, phase flux linkage at aligned and unaligned rotor positions is estimated by means of a reluctance network, and the proposed approach is analytically verified in terms of accuracy compared to FEA.
This paper describes an in-depth analysis on flexural strength of a girder-deck system experiencing a strand debonding damage with various strengthening systems, based on finite element software ABAQUS. A detailed finite element analysis (FEA) model was developed and verified against the relevant experimental data performed by other researchers. The proposed analytical model showed a good agreement with experimental data. Based on the verified FE model, over a hundred girder-deck systems were investigated with the consideration of following variables: 1) debonding level, 2) span-to-depth ratio (L/d), 3) strengthening type, 4) strengthening material thickness. Based on the data above, a new detailed analytical model was developed and proposed for estimating residual flexural strength of the strand-debonding damaged girder-deck system with strengthening systems. It was demonstrated that both finite element model and analysis model could be used to predict flexural behaviors for debonding damaged prestressed girder-deck systems. Since the strands are debonding from surrounding concrete over a certain zone over the length of the beam, the increase of strain in strands can be linked with a ratio ψ, which is Lp/c. The analytical model was proposed and developed regarding the ratio ψ. By conducting procedure of calculating ψ, the ψ value varies from 9.3 to 70.1. Multiple nonlinear regression analysis was performed in Software IBM SPSS Statistics 27.0.1 to derive equation of ψ. ψ equation was curved to be an exponential function, and the independent variable (X) is a linear function in terms of three variables of debonding level (λ), span length (L), and amount of strengthening material (As). The coefficient of determinate (R2) for curve fitting in nonlinear regression analysis is 0.8768. The developed analytical model was compared to the ultimate capacities computed by FEA model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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