Zhang, Hongmei;Shan, Yufei;Duan, Yuanfeng;Yun, Chung Bang;Liu, Song
Structural Engineering and Mechanics
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제74권1호
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pp.1-18
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2020
For the large deformation of shear walls under vertical and horizontal loads, there are difficulties in obtaining accurate simulation results using the response analysis method, even with fine mesh elements. Furthermore, concrete material nonlinearity, stiffness degradation, concrete cracking and crushing, and steel bar damage may occur during the large deformation of reinforced concrete (RC) shear walls. Matrix operations that are involved in nonlinear analysis using the traditional finite-element method (FEM) may also result in flaws, and may thus lead to serious errors. To solve these problems, a planar four-node element was developed based on vector mechanics. Owing to particle-based formulation along the path element, the method does not require repeated constructions of a global stiffness matrix for the nonlinear behavior of the structure. The nonlinear concrete constitutive model and bilinear steel material model are integrated with the developed element, to ensure that large deformation and damage behavior can be addressed. For verification, simulation analyses were performed to obtain experimental results on an RC shear wall subjected to a monotonically increasing lateral load with a constant vertical load. To appropriately evaluate the parameters, investigations were conducted on the loading speed, meshing dimension, and the damping factor, because vector mechanics is based on the equation of motion. The static problem was then verified to obtain a stable solution by employing a balanced equation of motion. Using the parameters obtained, the simulated pushover response, including the bearing capacity, deformation ability, curvature development, and energy dissipation, were found to be in accordance with the experimental observation. This study demonstrated the potential of the developed planar element for simulating the entire process of large deformation and damage behavior in RC shear walls.
A local damage identification method using measured structural static displacement is proposed in this study. Based on the residual force vector deduced from the static equilibrium equation, residual strain energy (RSE) is introduced, which can localize the damage in the element level. In the case of all the nodal displacements are used, the RSE can localize the true location of damage, while incomplete displacement measurements are used, some suspicious damaged elements can be found. A model updating method based on static displacement response sensitivity analysis is further utilized for accurate identification of damage location and extent. The proposed method is verified by two numerical examples. The results indicate that the proposed method is efficient for damage identification. The advantage of the proposed method is that only limited static displacement measurements are needed in the identification, thus it is easy for engineering application.
A vector algorithm for calculating the stiffness matrices of reinforced concrete shell elements is presented. The algorithm is based on establishing vector lengths equal to the number of elements. The computational efficiency of the proposed algorithm is assessed on a Cray Y-MP supercomputer. It is shown that the vector algorithm achieves scalar-to-vector speedup of 1.7 to 7.6 on three moderate sized inelastic problems.
Ma, Juan;Yue, Peng;Du, Wenyi;Dai, Changping;Wriggers, Peter
Structural Engineering and Mechanics
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제83권3호
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pp.293-304
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2022
In this work, a novel reliability approach for combined high and low cycle fatigue (CCF) estimation is developed by combining active learning strategy with least squares support vector machines (LS-SVM) (named as ALS-SVM) surrogate model to address the multi-resources uncertainties, including working loads, material properties and model itself. Initially, a new active learner function combining LS-SVM approach with Monte Carlo simulation (MCS) is presented to improve computational efficiency with fewer calls to the performance function. To consider the uncertainty of surrogate model at candidate sample points, the learning function employs k-fold cross validation method and introduces the predicted variance to sequentially select sampling. Following that, low cycle fatigue (LCF) loads and high cycle fatigue (HCF) loads are firstly estimated based on the training samples extracted from finite element (FE) simulations, and their simulated responses together with the sample points of model parameters in Coffin-Manson formula are selected as the MC samples to establish ALS-SVM model. In this analysis, the MC samples are substituted to predict the CCF reliability of turbine blades by using the built ALS-SVM model. Through the comparison of the two approaches, it is indicated that the reliability model by linear cumulative damage rule provides a non-conservative result compared with that by the proposed one. In addition, the results demonstrate that ALS-SVM is an effective analysis method holding high computational efficiency with small training samples to gain accurate fatigue reliability.
In the paper, a direct method of solution of the Navier equation is presented. An orthotropic thick hollow cylinder under a one-dimensional steady-state temperature distribution and a uniform magnetic field with general types of thermal and mechanical boundary conditions is considered. The Navier equation in terms of displacement is derived and solved analytically by the direct method, and magnetothermoelastic responses and perturbation of the magnetic field vector in the orthotropic thick hollow cylinder is described. The present method is suitable for orthotropic thick hollow cylinders placed in an axial magnetic field with arbitrary thermal and mechanical boundary conditions. Finally, numerical examples are carried out and discussed.
Owing to the growing size of the eigenvalue problem and the growing number of eigenvalues desired, solution methods of iterative nature are becoming more popular than ever, which however suffer from low efficiency and lack of proper convergence criteria. In this paper, three efficient iterative eigenvalue algorithms are considered, i.e., subspace iteration method, iterative Ritz vector method and iterative Lanczos method based on the cell sparse fast solver and loop-unrolling. They are examined under the mode error criterion, i.e., the ratio of the out-of-balance nodal forces and the maximum elastic nodal point forces. Averagely speaking, the iterative Ritz vector method is the most efficient one among the three. Based on the mode error convergence criteria, the eigenvalue solvers are shown to be more stable than those based on eigenvalues only. Compared with ANSYS's subspace iteration and block Lanczos approaches, the subspace iteration presented here appears to be more efficient, while the Lanczos approach has roughly equal efficiency. The methods proposed are robust and efficient. Large size tests show that the improvement in terms of CPU time and storage is tremendous. Also reported is an aggressive shifting technique for the subspace iteration method, based on the mode error convergence criteria. A backward technique is introduced when the shift is not located in the right region. The efficiency of such a technique was demonstrated in the numerical tests.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.376-386
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2020
The aim of this study was to develop a new efficient strategy that uses the Vector form Intrinsic Finite-element (VFIFE) method to conduct the static and dynamic analyses of marine pipes. Nonlinear problems, such as large displacement, small strain, and contact and collision, can be analyzed using a unified calculation process in the VFIFE method according to the fundamental theories of point value description, path element, and reverse motion. This method enables analysis without the need to integrate the stiffness matrix of the structure, because only motion equations of particles established according to Newton's second law are required. These characteristics of the VFIFE facilitate the modeling and computation efficiencies in analyzing the nonlinear dynamic problem of flexible pipe with large deflections. In this study, a three-dimensional (3-D) dynamical model based on 3-D beam element was established according to the VFIFE method. The deep-sea flexible pipe was described by a set of spatial mass particles linked by 3-D beam element. The motion and configuration of the pipe are determined by these spatial particles. Based on this model, a simulation procedure to predict the 3-D dynamical behavior of flexible pipe was developed and verified. It was found that the spatial configuration and static internal force of the mining pipe can be obtained by calculating the stationary state of pipe motion. Using this simulation procedure, an analysis was conducted on the static and dynamic behaviors of the flexible mining pipe based on a 1000-m sea trial system. The results of the analysis proved that the VFIFE method can be efficiently applied to the static and dynamic analyses of marine pipes.
데이터 주소의 계수를 위한 하드웨어 설계가 없는 본 노이만(von Neuman) 개념(SISD)의 컴퓨터에서 데이터의 주소지정은 소프트웨어적으로 수행된다. 그러므로 벡터 데이터 요소들의 주소지정은 인덱싱 기법에 의해 그 요소 수만큼 해당 변수들을 만들어서 사용해야 한다. 이것은 데이터 계수기 없이 명령어 계수기, 즉 PC(program counter)만 하드웨어로 설계되기 때문이다. 본 연구에서는 중앙처리장치 외부에 외형적 구조와 크기를 갖는 단위 벡터의 요소를 액세스하는 하드웨어 유닛의 설계를 제안한다. 벡터 처리는 고속처리가 전제되기 때문에 파이프라인 처리기법(SIMD)으로 설계되어야 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통하여 성능 검증을 하였으며, 실험 결과 동일한 프로세싱 유닛을 가지는 벡터 머신 아키텍쳐보다 $12-30\%$ 정도 우수한 성능을 내는 것을 확인하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제4권2호
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pp.112-122
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2012
The damage analysis of coastal structure is very important as it involves many design parameters to be considered for the better and safe design of structure. In the present study experimental data for non-reshaped berm breakwater are collected from Marine Structures Laboratory, Department of Applied Mechanics and Hydraulics, NITK, Surathkal, India. Soft computing techniques like Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference system (ANFIS) models are constructed using experimental data sets to predict the damage level of non-reshaped berm breakwater. The experimental data are used to train ANN, SVM and ANFIS models and results are determined in terms of statistical measures like mean square error, root mean square error, correla-tion coefficient and scatter index. The result shows that soft computing techniques i.e., ANN, SVM and ANFIS can be efficient tools in predicting damage levels of non reshaped berm breakwater.
Green's functions are obtained in exact closed-forms for the elastic fields in bi-material elastic solids with slipping interface and differing transversely isotropic properties induced by concentrated point and ring force vectors. For the concentrated point force vector, the Green functions are expressed in terms of elementary harmonic functions. For the concentrated ring force vector, the Green functions are expressed in terms of the complete elliptic integral. Numerical results are presented to illustrate the effect of anisotropic bi-material properties on the transmission of normal contact stress and the discontinuity of lateral displacements at the slipping interface. The closed-form Green's functions are systematically presented in matrix forms which can be easily implemented in numerical schemes such as boundary element methods to solve elastic problems in computational mechanics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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