The present work develops an expert system for detecting and predicting the crude oil types and properties at normal temperature ${\theta}=25^{\circ}C$, by evaluating the dielectric properties of the fluid transfused inside glass fiber reinforced epoxy (GFRE) composite pipelines, by using electrical capacitance sensor (ECS) technique, then used the data measurements from ECS to predict the types of the other crude oil transfused inside the pipeline, by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. The variation in the dielectric signatures are employed to design an electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such problem. ECS consists of 12 electrodes mounted on the outer surface of the pipe. A finite element (FE) simulation model is developed to measure the capacitance values and node potential distribution of ECS electrodes by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. Radial Basis neural network (RBNN), structure is applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of crude oil types transfused inside (GFRE) pipe under room temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an RBNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique.
Ali, Mustafa M.;Osman, S.A.;Husam, O.A.;Al-Zand, Ahmed W.
Steel and Composite Structures
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v.26
no.3
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pp.361-373
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2018
This paper presents the development of finite element (FE) models to simulate the behavior of diagonally stiffened steel plate shear wall systems (SPSWs) with differently shaped openings subjected to a cyclic load. This walling system has the potential to be used for shear elements that resist lateral loads in steel-framed buildings. A number of $\text\tiny{^1/_2}$-scale one-story buildings that were un-stiffened, stiffened and stiffened with opening SPSWs are modeled and simulated using the finite element method based on experimental data from previous research. After validating the finite element (FE) models, the effects of infill plate thickness on the cyclic behavior of steel shear walls are investigated. Furthermore, triple diagonal stiffeners are added to the steel infill plates of the SPSWs, and the effects are studied. Moreover, the effects of a number of differently shaped openings applied to the infill plate are studied. The results indicate that the bearing capacity and shear resistance are affected positively by increasing the infill plate thickness and by adding triple diagonal stiffeners. In addition, the cyclic behavior of SPSWs is improved, even with an opening in the SPSWs.
This paper assesses the influences of modeling assumptions and uncertainties on the performance of the non-linear finite element (FE) model updating procedure and model clustering method. The results of a shaking table test on a four-story steel moment-resisting frame are employed for both calibrations and clustering of the FE models. In the first part, simple to detailed non-linear FE models of the test frame is calibrated to minimize the difference between the various data features of the models and the structure. To investigate the effect of the specified data feature, four of which include the acceleration, displacement, hysteretic energy, and instantaneous features of responses, have been considered. In the last part of the work, a model-based clustering approach to group models of a four-story frame with similar behavior is introduced to detect abnormal ones. The approach is a composition of property derivation, outlier removal based on k-Nearest neighbors, and a K-means clustering approach using specified data features. The clustering results showed correlations among similar models. Moreover, it also helped to detect the best strategy for modeling different structural components.
In recent times, there has been a growing need to retrofit and strengthen reinforced concrete (RC) structures that have been damaged. Numerous studies have explored various methods for strengthening RC beams. However, there is a significant dearth of research investigating the utilization of ultra-high-performance concrete (UHPC) for retrofitting damaged RC beams within a concrete frame. This study aims to develop a finite element (FE) model capable of accurately simulating the nonlinear behavior of RC beams and subsequently implementing it in an RC concrete frame. The RC frame is subjected to loading until failure at two distinct degrees, followed by retrofitting and strengthening using Ultra high performance shotcrete (UHPS) through two different methods. The results indicate the successful simulation of the load-displacement curve and crack patterns by the FE model, aligning well with experimental observations. Novel techniques for reinforcing deteriorated concrete frame structures through ABAQUS are introduced. The second strengthening method notably improves both the load-carrying capacity and initial stiffness of the load-displacement curve. By incorporating embedded rebars in the frame's columns, the beam's load-carrying capacity is enhanced by up to 31% compared to cases without embedding. These findings indicate the potential for improving the design of strengthening methods for damaged RC beams and utilizing the FE model to predict the strengthening capacity of UHPS for damaged concrete structures.
In this paper, a finite element (FE) simulation has been developed in order to examine the nonlinear stability of reinforced sandwich beams with graphene oxide powders (GOPs). In this regard, the nonlinear stability curves have been obtained asuming that the beam is under compressive loads leading to its buckling. The beam is considered to be a three-layered sandwich beam with metal core and GOP reinforced face sheets and it is rested on elastic substrate. Moreover, a higher-order refined beam theory has been considered to formulate the sandwich beam by employing the geometrically perfect and imperfect beam configurations. In the solving procedure, the utalized finite element simulation contains a novel beam element in which shear deformation has been included. The calculated stability curves of GOP-reinforced sandwich beams are shown to be dependent on different parameters such as GOP amount, face sheet thickness, geometrical imperfection and also center deflection.
The Finite Element Analysis (FEA) is evidently a powerful tool for the analysis of structural concrete having nonlinearity and brittle failure properties. However, the result of FEA of structural concrete is sensitive to two modeling factors: the shear transfer coefficient (STC) for an open concrete crack and force convergence tolerance value (CONVTOL). Very limited work has been done to find the optimal FE Modeling (FEM) methodologies for structural concrete members strengthened with externally bonded FRP sheets. A total of 22 experimental deep beams with or without FRP flexure or/and shear strengthening systems are analyzed by nonlinear FEA using ANAYS program. For each experimental beams, an FE model with a total of 16 cases of modeling factor combinations are developed and analyzed to find the optimal FEM methodology. Two elements the SHELL63 and SOLID46 representing the material properties of FRP laminate are investigated and compared. The results of this research suggest that the optimal combination of modeling factor is STC of 0.25 and CONVTOL of 0.2. A SOLID 46 element representing the FRP strengthening system leads to better results than a SHELL 63 element does.
This paper describes how the directivity pattern of the scattered sound pressure is distributed when a plane acoustic wave is incident on a rigid or soft spherical shell underwater. A coupled Finite Element-Boundary Element method is developed as a numerical technique. The result of the coupled FE-BE method is agreed with theoretical solution for algorithmic confirmation.
A novel finite element (FE) model updating method based on multi-resolution analysis (MRA) is proposed. The true stiffness of the FE model is considered as the superposition of two pieces of stiffness information of different resolutions: the pre-defined stiffness information and updating stiffness information. While the resolution of former is solely decided by the meshing density of the FE model, the resolution of latter is decided by the limited information obtained from the experiment. The latter resolution is considerably lower than the former. Second generation wavelet is adopted to describe the updating stiffness information in the framework of MRA. This updating stiffness in MRA is realized at low level of resolution, therefore, needs less number of updating parameters. The efficiency of the optimization process is thus enhanced. The proposed method is suitable for the identification of multiple irregular cracks and performs well in capturing the global features of the structural damage. After the global features are identified, a refinement process proposed in the paper can be carried out to improve the performance of the MRA of the updating information. The effectiveness of the method is verified by numerical simulations of a box girder and the experiment of a three-span continues pre-stressed concrete bridge. It is shown that the proposed method corresponds well to the global features of the structural damage and is stable against the perturbation of modal parameters and small variations of the damage.
In the present work the elastic-plastic FE formulations using dynamic explicit time integration schemes are used for numerical analysis of a large auto-body panel stamping processes. For analyses of more complex cases with larger and more refined meshes, the explicit method is more time effective than implicit method, and has no convergency problem and has the robust nature of contact and friction algorithms while implicit method is widely used because of excellent accuracy and reliability. The elastic-plastic scheme is more reliable and rigorous while the rigid-plastic scheme require small computation time. In finite element simulation of auto-body panel stamping processes, the roobustness and stability of computation are important requirements since the computation time and convergency become major points of consideration besides the solution accuracy due to the complexity of geometry conditions. The performnce of the dynamic explicit algorithms are investigated by comparing the simulation results of formaing of complicate shaped autobody parts, such as a fuel tank and a rear hinge, with the experimental results. It has been shown that the proposed dynamic explicit elastic-plastic finite element method enables an effective computation for complicated auto-body panel stamping processes.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.3
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pp.325-330
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2014
Eddy current induction is used in a wide range of electronic devices, for example in detection sensors. Due to the advances in computer hardware and software, the need for 3D computation and system comprehension is a requirement to develop and optimize such devices nowadays. Pure theoretical models are mostly limited to special cases. On the other hand, the classical use of commercial Finite Element (FE) electromagnetic 3D models is not computationally efficient and lacks modeling flexibility or robustness. The proposed approach focuses on: (1) implementing theoretical formulations in 3D (FE) model of a detection device as well as (2) an automatic Volumetric Estimation Method (VEM) developed to selectively model the target finite elements. Due to these two approaches, this model is suitable for parametric studies and optimization of the number, location, shape, and size of PCB receivers in order to get the desired target discrimination information preserving high accuracy with tenfold reduction in computation time compared to commercial FE software.
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