The material-based homogenization design method generates arbitrary topologies of initial structural design as well as reinforcement structural design by controlling the amount of material available. However, if a small volume constraint is specified in the design of Lightweight structures, thin and slender structures are usually obtained. For these structures stability becomes one of the most important requirements. Thus, to prevent overall buckling (that is, to increase stability), the objective of the design is to maximize the buckling load of a structure. In this paper, the buckling analysis is restricted to the linear buckling behavior of a structure. The global stability requirement is defined as a stiffness constraint, and determined by solving the eigenvalue problem. The optimality conditions to update the design variables are derived based on the sequential convex approximation method and the dual method. Illustrated examples are presented to validate the feasibility of this method in the design of structures.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.15
no.2
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pp.78-83
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2016
The development of an exclusive 8-axis multi-tasking machine to finish multiple cutting processes by a single piece of power equipment for securing the high-precision machining and high productivity of the series of shafts (a core part of the automotive powertrain that delivers engine power) is needed. The rigidity of the structure must be improved and the weight of the structure must be reduced to develop a multi-tasking machine with high precision and high productivity. In this paper, we perform a static structural analysis of the initial design of the multi-tasking machines and compare the results of the multi-tasking machines improved by the reinforced design and the results of the initial one. According to the results of the structural analysis, the rigidity of the reinforced machine was increased and the overall weight was decreased. Therefore, the productivity was increased.
Seismic structural fragility constitutes an important step for performance based seismic design. Lateral load-resisting structural members are often analyzed under one component base excitation, while the effect of bi-directional shaking is accounted per simplified rules. Fragility curves are constructed herein under real bi-directional excitation by a simple extension of the conventional Incremental Dynamic Analysis (IDA) under uni-directional shaking. Simple SODF systems, parametrically adjusted to different periods, are examined under a set of near-fault and far-fault excitations. Consideration of bi-directional interaction appears important for stiff systems. Further, the study indicates that the peak ground accelertaion, velocity and displacement (PGA, PGV and PGD) of accelerogram are relatively stable and efficient intensity measures for short, medium and long period systems respectively. '30%' combination rule seems to reasonably predict the fragility under bi-directional shaking at least for first mode dominated systems dealt herein up to a limit state of damage control.
Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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1996.11a
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pp.45-52
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1996
The goal is to assess the effect of fatigue loading on mechanical properties of Fiberite 934/T300 laminates of pressure vessel using the recent variational mechanics analysis. This analysis has been useful in providing fracture mechanics interpretation of matrix microcracking in cross-ply laminates. This paper describes using the new energy release rate analysis for a fracture mechanics based interpretation of microcrack formation during fatigue loading. The master plot by modified Paris-law gives a complete characterization of a material system's resistance to microcrack formation.
Alhassan, Mohammed A.;Al-Rousan, Rajai Z.;Hejazi, Moheldeen A.
Structural Engineering and Mechanics
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v.77
no.6
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pp.765-777
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2021
Recently, the plate bending analysis has been interpreted in terms of the tensor's components of curvatures and bending moments by presenting the conceptual perspectives of the Hydrostatic Method of Analysis (HM) and theoretical formulations that combine the continuum mechanics with the graphical statics analysis, the theory of thin orthotropic and isotropic plates, and the elasticity theory. In pursuance of uncovering a genuine formulation of the plate's flexural differential equations, that possess the general-covariance and coordinates-independency. This study had then, tackled various natural and structural problems in both solid and fluid branches of the continuum mechanics in a description of such theoretical and conceptual attainment in uncovering the dimensional independent diffeomorphism covariant partial differential laws.
The first and second moments of response variables for SDOF systems with hysteretic nonlinearity are obtained by a direct linearization procedure. This adaptation in the implementation of well-known statistical linearization methods, provides concise, model-independent linearization coefficients that are well-suited for numerical solution. The method may be applied to systems which incorporate any hysteresis model governed by a differential constitutive equation, and may be used for zero or non-zero mean random vibration. The implementation eliminates the effort of analytically deriving specific linearization coefficients for new hysteresis models. In doing so, the procedure of stochastic analysis is made independent from the task of physical modeling of hysteretic systems. In this study, systems with three different hysteresis models are analyzed under various zero and non-zero mean Gaussian White noise inputs. Results are shown to be in agreement with previous linearization studies and Monte Carlo Simulation.
The stochastic response surface method (SRSM) and the response surface method (RSM) are often used for structural reliability analysis, especially for reliability problems with implicit performance functions. This paper aims to compare these two methods in terms of fitting the performance function, accuracy and efficiency in estimating probability of failure as well as statistical moments of system output response. The computational procedures of two response surface methods are briefly introduced first. Then their capabilities are demonstrated and compared in detail through two examples. The results indicate that the probability of failure mainly reflects the accuracy of the response surface function (RSF) fitting the performance function in the vicinity of the design point, while the statistical moments of system output response reflect the accuracy of the RSF fitting the performance function in the entire space. In addition, the performance function can be well fitted by the SRSM with an optimal order polynomial chaos expansion both in the entire physical and in the independent standard normal spaces. However, it can be only well fitted by the RSM in the vicinity of the design point. For reliability problems involving random variables with approximate normal distributions, such as normal, lognormal, and Gumbel Max distributions, both the probability of failure and statistical moments of system output response can be accurately estimated by the SRSM, whereas the RSM can only produce the probability of failure with a reasonable accuracy.
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