In order to reveal the independent relationship between track irregularity and wind loads, the stochastic characteristics of train-bridge coupling systems subjected to wind loads were investigated by the multi-sample calculation. The vehicle was selected as 23 degrees of freedom dynamical model, and the bridge was described by three-dimensional finite element model. It was assumed that the wind loads were random processes with strong spatial correlation, while the track irregularities were stationary random ones. As a case study, a high-speed train running on a cable-stayed bridge subjected to wind loads was studied. The effect of rail irregularities was deemed to be independent of the effect of wind excitations on the coupling system in the same wind circumstance for the same project, leading to the conclusion that the effect of wind loads and moving vehicle could be calculated separately. The variance results of the stochastic responses of vehicle-bridge coupling system under the action of wind loads and rail irregularities together were equivalent to the sum of the variance of the responses induced by each excitation. Therefore, when one of the input excitations is different, only the effect of changed loads needs to be assessed. Moreover, the new calculated results were combined with the effect of unchanged loads to present the stochastic response of coupling system subjected to the different excitations, reducing the cost of computations. The stochastic characteristics, the CFD (cumulative distribution function) of the coupling system with different wind velocities, vehicle speed, and vehicle marshalling were studied likewise.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.41
no.4
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pp.346-354
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1992
In the power-system, the active and reactive power levels of load bus randomly vary over days, months, and years which are stochastic in nature. This paper presents an algorithm for optimal Var planning considering the uncertainties of loads. The optimization problem is solved by a stochastic linear programming technique which can handle stochastic constraints to evaluate optimal Var requirement at load bus to maintain the voltage profile which results in probabilistic density function by stochastic Load Flow analysis within admissible range. The effectiveness of the proposed algorithm has been verified by the test on the IEEE-30 bus system.
An offshore wind turbine supported by a spar buoy floating platform is the subject of this study on tower and rotor extreme loads. The platform, with a 120-meter draft and assumed to be sited in 320 meters of water, supports a 5 MW wind turbine. A baseline model for this turbine developed at the National Renewable Energy Laboratory (NREL) is employed in stochastic response simulations. The support platform, along with the mooring system consisting of three catenary lines, chosen for loads modeling, is based on the "Hywind" floating wind turbine concept. Our interest lies in gaining an understanding of the dynamic coupling between the support platform motion and the turbine loads. We first investigate short-term response statistics using stochastic simulation for a range of different environmental wind and wave conditions. From this study, we identify a few "controlling" environmental conditions for which long-term turbine load statistics and probability distributions are established.
A new structural dynamic fuzzy reliability analysis under stochastic loads which are applied several times is proposed in this paper. The fuzzy reliability prediction models based on time responses with and without strength degeneration are established using the stress-strength interference theory. The random loads are applied several times and fuzzy structural strength is analyzed. The efficiency of the proposed method is demonstrated numerically through an example. The results have shown that the proposed method is practicable, feasible and gives a reasonably accurate prediction. The analysis shows that the probabilistic reliability is a special case of fuzzy reliability and fuzzy reliability of structural strength without degeneration is also a special case of fuzzy reliability with structural strength degeneration.
Fourier series-based models in the time domain are frequently established to represent individual bouncing loads, which neglects the stochastic property of human bouncing activity. A power spectral density (PSD) model in the frequency domain for individual bouncing loads is developed herein. An experiment was conducted on individual bouncing loads, resulting in 957 records linked to form long samples to achieve a fine frequency resolution. The Welch method was applied to the linked samples to obtain the experimental PSD, which was normalized by the bouncing frequency and the harmonic order. The energy, energy distribution center, and energy distribution shape of the experimental PSD were investigated to establish the PSD model. The proposed model was used to analyze structural vibration responses using stochastic vibration theory, which was verified via field measurements. It is believed that this framework can evaluate the vibration capacity of structures excited by bouncing crowds, such as concert halls and grandstands.
Navarra, Giacomo;Iacono, Francesco Lo;Oliva, Maria;Esposito, Antonio
Advances in aircraft and spacecraft science
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v.7
no.5
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pp.405-423
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2020
Non-linear energy sink (NES) is an emerging passive absorber able to mitigate the dynamic response of structures without any external energy supply, resonating with all the modes of the primary structure to control. However, its inherent non-linearities hinder its large-scale use and leads to complicated design procedures. For this purpose, an approximate design approach is herein proposed in a stochastic framework. Since loads are random in nature, the stochastic analysis of non-linear systems may be performed by means of computational intensive techniques such as Monte Carlo simulations (MCS). Alternatively, the Stochastic Linearisation (SL) technique has proven to be an effective tool to investigate the performance of different passive control systems under random loads. Since controlled systems are generally non-classically damped and most of SL algorithms operate recursively, the computational burden required is still large for those problems that make intensive use of SL technique, as optimal design procedures. Herein, a procedure to speed up the Stochastic Linearisation technique is proposed by avoiding or strongly reducing numerical evaluations of response statistics. The ability of the proposed procedure to effectively reduce the computational effort and to reliably design the NES is showed through an application on a well-known case study related to the vibrations mitigation of an aircraft wing.
The bending problem of Euler-Bernoulli discontinuous beams is dealt with, in which the discontinuities are due to the loads and eventually to essential constrains applied along the beam axis. In particular, the loads are modelled as random delta-correlated processes acting along the beam axis, while the ulterior eventual discontinuities are produced by the presence of external rollers applied along the beam axis. This kind of structural model can be considered in the static study of bridge beams. In the present work the exact expression of the response quantities are given in terms of means and variances, thanks to the use of the stochastic analysis rules and to the use of the generalized functions. The knowledge of the means and the variances of the internal forces implies the possibility of applying the reliability ${\beta}$-method for verifying the beam.
In structural engineering, the material properties of the structures such as elastic modulus, shear modulus, density, and size may not be deterministic and may vary at different locations. The dynamic response analysis of such structures may need to consider these properties as stochastic. This paper introduces a stochastic finite element method (SFEM) approach to analyze moving loads problems. Firstly, Karhunen-Loéve expansion (KLE) is applied for expressing the stochastic field of material properties. Then the mathematical expression of the random field is substituted into the finite element model to formulate the corresponding random matrix. Finally, the statistical moment of the dynamic response is calculated by the point estimation method (PEM). The accuracy and efficiency of the dynamic response obtained from the KLE-PEM are demonstrated by the example of a moving load passing through a simply supported Euler-Bernoulli beam, in which the material properties (including elastic modulus and density) are considered as random fields. The results from the KLE-PEM are compared with those from the Monte Carlo simulation. The results demonstrate that the proposed method of KLE-PEM has high accuracy and efficiency. By using the proposed SFEM, the random vertical deflection of a high-speed railway (HSR) bridge is analyzed by considering the random fields of material properties under the moving load of a train.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.24
no.2
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pp.138-148
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2012
A stochastic reliability analysis model has been developed for evaluating the time-dependent stability performance of armor units of rubble-mound breakwaters subjected to the multiple loads of arbitrary magnitudes which could be occurred randomly. The initial structural capacities and the damage rates of armor units of rubble-mound breakwaters could be estimated as a function of the incident wave height with a given return period by using the modified Hudson's formula and Melby's formula. The structural stability performances of armor units of rubble-mound breakwaters could be analyzed in detail through the lifetime reliability investigations according to the limit states such as the serviceability or ultimate limit state and the conditions of multiple loads. Finally, repair intervals for the structural management of armor units of rubble-mound breakwaters could quantitatively be evaluated by a new approach suggested in this paper that has been based on the target probability for repair and the accumulated probabilities of failure obtained from the present stochastic reliability analysis model.
To assess the collapse risk of transmission line structures subject to natural hazards, it is important to identify what hazard may cause the structural collapse. In Australia and many other countries, a large proportion of failures of transmission line structures are caused by severe thunderstorms. Because the wind loads generated by thunderstorms are not only random but time-variant as well, a time-dependent structural reliability approach for the risk assessment of transmission line structures is essential. However, a lack of appropriate stochastic models for thunderstorm winds usually makes this kind of analysis impossible. The intention of the paper is to propose a stochastic model that could realistically and accurately simulate wind loading due to severe thunderstorms. With the proposed thunderstorm model, the collapse risk of transmission line structures under severe thunderstorms is assessed numerically based on the computed failure probability of the structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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