In this paper, free vibration of rotating beam with random properties is studied. The cross-sectional area, elasticity modulus, moment of inertia, shear modulus and density are modeled as random fields and the rotational speed as a random variable. To study uncertainty, stochastic finite element method based on second order perturbation method is applied. To discretize random fields, the three methods of midpoint, interpolation and local average are applied and compared. The effects of rotational speed, setting angle, random property variances, discretization scheme, number of elements, correlation of random fields, correlation function form and correlation length on "Coefficient of Variation" (C.O.V.) of first mode eigenvalue are investigated completely. To determine the significant random properties on the variation of first mode eigenvalue the sensitivity analysis is performed. The results are studied for both Timoshenko and Bernoulli-Euler rotating beam. It is shown that the C.O.V. of first mode eigenvalue of Timoshenko and Bernoulli-Euler rotating beams are approximately identical. Also, compared to uncorrelated random fields, the correlated case has larger C.O.V. value. Another important result is, where correlation length is small, the convergence rate is lower and more number of elements are necessary for convergence of final response.
The objective of this study is to investigate the structural behavior of the composite slabs with the new-shaped deckplate. In order to examine the deckplate as structural members, the composite slabs with new-shaped deckplate are compared and verified with the international design codes, and the simple inertia-moment equation of the composite slabs is suggested from the regression analysis of the results of the experiments. Besides, the finite element analysis was added on the purpose of the observation of structural behavior of the section items such as the Locking rib and the Dovetail. 36 experiments of composite slabs were performed with two new-type deckplates. And the finite-element analysis was performed by ABAQUS package with the function of the 3-dimension solid modeling.
This study shows a system identification method of a balancing loading device for a stair climbing delivery robot. The balancing loading device is designed as a 2-axes gimbal structure and is interpreted as two independent pendulum structures for simplifying. The loading device's properties such as mass, moment of inertia, and position of the center of gravity are changeable for luggage. The system identification process of the loading device is required, and the controller should be optimized for the system in real-time. In this study, the system identification method is based on least squares method to estimate the unknown parameters of the loading device's dynamic equation. It estimates the unknown parameters by calculating them that minimize the error function between the real system's motion and the estimated system's motion. This study improves the accuracy of parameter estimation using a null space solution. The null space solution can produce the correct parameters by adjusting the parameter's relative sizes. The proposed system identification method is verified by the simulation to determine how close the estimated unknown parameters are to the real parameters.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.8
no.2
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pp.67-73
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2005
The characteristics of the floating breakwater is briefly reviewed and their performance is numerically investigated. The numerical scheme is a boundary integral method for inviscid potential flows, and various two-dimensional floating breakwater modules are studied focusing on the transmission coefficient. The general characteristics of pontoons is studied as function of mooring line stiffness, mass moment inertia and draft. Trapezoidal-, hat- and table-shape cross-sections are also studied with varying shape-parameters. The efficiency varies with changes in each shape-parameter and for some cases satisfying tranquility can be expected with even longer waves.
The suppression of aerodynamic response of long-span suspension bridges during erection and after completion by using single TMD and multi TMD is presented in this paper. An advanced finite-element-based aerodynamic model that can be used to analyze both flutter instability and buffeting response in the time domain is also proposed. The frequency-dependent flutter derivatives are transferred into a time-dependent rational function, through which the coupling effects of three-dimensional aerodynamic motions under gusty winds can be accurately considered. The modal damping of a structure-TMD system is analyzed by the state-space approach. The numerical examples are performed on the Akashi Kaikyo Bridge with a main span of 1990 m. The bridge is idealized by a three-dimensional finite-element model consisting of 681 nodes. The results show that when the wind velocity is low, about 20 m/s, the multi TMD type 1 (the vertical and horizontal TMD with 1% mass ratio in each direction together with the torsional TMD with ratio of 1% mass moment of inertia) can significantly reduce the buffeting response in vertical, horizontal and torsional directions by 8.6-13%. When the wind velocity increases to 40 m/s, the control efficiency of a multi TMD in reducing the torsional buffeting response increases greatly to 28%. However, its control efficiency in the vertical and horizontal directions reduces. The results also indicate that the critical wind velocity for flutter instability during erection is significantly lower than that of the completed bridge. By pylon-to-midspan configuration, the minimum critical wind velocity of 57.70 m/s occurs at stage of 85% deck completion.
A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.
A fuel pump and turbine rotordynamic design is performed for a 75 ton thrust liquid rocket engine. A distance from the rear bearing to the turbine was considered as a design parameter for load distribution of the bearings. Asynchronous eigenvalue analysis was performed as a function of rotating speeds, turbine mass and bearing stiffness to investigate critical speed of the fuel pump and turbine. From the numerical analysis, it is found that the effect of the front bearing stiffness is negligible in the critical speed due to the large mass moment of inertia of the turbine. With the rear bearing stiffness over $2{\times}10^{8}N/m$ and the turbine mass below 20 kg, the critical speed of the fuel pump and turbine in long shaft case is at least 70 % higher than the operating speed 11,000 rpm.
Dynamic and equilibrium properties of n-alkane chains immersed in solvent molecules have been investigated by a molecular dynamics method. The n-alkane chain is assumed to be a chain of elements (CH$_2$) interconnected by bonds having a fixed bond length and bond angle, but each bond of the chain is allowed to execute hindered internal rotation. We studied the effect of the number of the chain elements (N$_c$ = 10, 15 and 20) on the equilibrium properties of the system, e.g., the pair correlation functions between a chain element and solvent molecules, g$_{cs}$(r), and between the chain elements, g$_{cc}$(r), and the configurational properties such as the mean-square end-to-end distance < R$^2$ >, the mean-square radius of gyration < S$^2$ >, and the eigenvalues of the moment-of-inertia tensor < S$_i^2$ > / < S$^2$ > (i = 1, 2 and 3). We also studied the dynamic properties of the system, e.g., the autocorrelation function C(A;t) where A = R$^2$(t), = S$^2$(t), or = ${\vec{V}}(t)({\vec{V}}$ = velocity of the center of mass), and the diffusion coefficient D. The g$_{cs}$(r)'s are almost equal irrespective of the change of Nc while g$_{cc}$(r) becomes larger as N$_c$ increases; The MD computed configurational properties < R$^2$2 > and < S$^2$ > were found to be a little different from the values calculated from the statistical equations of < R$^2$ > and < S$^2$ >, it may be due to the fact that our model for the MD simulations includes a long-range volume effect. From the < S$_i^2$ > / < S$^2$ >, it is found that the chain molecule has a nearly spherical shape irrespective of the variation of N$_c$. For the dynamic properties we found that the C(R$^2$;t) and C(S$^2$;t) of lower N$_c$ decay faster than those of higher N$_c$, while the C($\vec V$;t) of the center of mass in the chain is weakly dependent on the N$_c$. The center of mass diffusion coefficient D$_c$ decreases as N$_c$ increases while the end point diffusion coefficient D$_e$ is nearly equal irrespective of the change of N$_c$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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