This paper considers the solution of the stochastic differential equations (SDEs) with random operator and/or random excitation using the spectral SFEM. The random system parameters (involved in the operator) and the random excitations are modeled as second order stochastic processes defined only by their means and covariance functions. All random fields dealt with in this paper are continuous and do not have known explicit forms dependent on the spatial dimension. This fact makes the usage of the finite element (FE) analysis be difficult. Relying on the spectral properties of the covariance function, the Karhunen-Loeve expansion is used to represent these processes to overcome this difficulty. Then, a spectral approximation for the stochastic response (solution) of the SDE is obtained based on the implementation of the concept of generalized inverse defined by the Neumann expansion. This leads to an explicit expression for the solution process as a multivariate polynomial functional of a set of uncorrelated random variables that enables us to compute the statistical moments of the solution vector. To check the validity of this method, two applications are introduced which are, randomly loaded simply supported reinforced concrete beam and reinforced concrete cantilever beam with random bending rigidity. Finally, a more general application, randomly loaded simply supported reinforced concrete beam with random bending rigidity, is presented to illustrate the method.
FE model-based dynamic analysis has been widely used to predict the dynamic characteristics of civil structures. In a physical point of view, an FE model is unavoidably different from the actual structure as being formulated based on extremely idealized engineering drawings and design data. The conventional model updating methods such as direct method and sensitivity-based parameter estimation are not flexible for model updating of complex and large structures. Thus, it is needed to develop a model updating method applicable to complex structures without restriction. The main objective of this paper is to present the model updating method based on the hybrid genetic algorithm (HGA) by combining the genetic algorithm as global optimization method and modified Nelder-Mead's Simplex method as local optimization method. This FE model updating method using HGA does not need the derivation of derivative function related to parameters and without application of complicated inverse analysis methods. In order to allow its application on diversified and complex structures, a commercial FEA tool is adopted to exploit previously developed element library and analysis algorithms. Moreover, an output-level objective function making use of measurement and analytical results is also presented to update simultaneously the stiffness and mass of the analysis model. The numerical examples demonstrated that the proposed method based on HGA is effective for the updating of the FE model of bridge structures.
A time domain method is presented for soil-structure interaction analysis under seismic excitations. It is based on the finite element formulation incorporating infinite elements for the far field soil region. Equivalent earthquake input forces are calculated based on the free field responses along the interface between the near and far field soil regions utilizing the fixed exterior boundary method in the frequency domain. Then, the input forces are transformed into the time domain by using inverse Fourier transform. The dynamic stiffness matrices of the far field soil region formulated using the analytical frequency-dependent infinite elements in the frequency domain can be easily transformed into the corresponding matrices in the time domain. Hence, the response can be analytically computed in the time domain. A recursive procedure is proposed to compute the interaction forces along the interface and the responses of the soil-structure system in the time domain. Earthquake response analyses have been carried out on a multi-layered half-space and a tunnel embedded in a layered half-space with the assumption of the linearity of the near and far field soil region, and results are compared with those obtained by the conventional method in the frequency domain.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.13
no.1
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pp.13-20
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2009
The IPSAP which is a finite element analysis program has been developed for high parallel performance computing. This program consists of various analysis modules - stress, vibration and thermal analysis module, etc. The M orthogonal block Lanczos algorithm with shiftinvert transformation is used for solving eigenvalue problems in the vibration module. And the multifrontal algorithm which is one of the most efficient direct linear equation solvers is applied to factorization and triangular system solving phases in this block Lanczos iteration routine. In this study, the performance enhancement procedures of the IPSAP are composed of the following stages: 1) communication volume minimization of the factorization phase by modifying parallel matrix subroutines. 2) idling time minimization in triangular system solving phase by partial inverse of the frontal matrix and the LCM (least common multiple) concept.
Kim Yong-Yook;Kapania Rakesh K.;Johnson Eric R.;Palmer Matthew E.;Kwon Tae-Kyu;Hong Chul-Un;Kim Nam-Gyun
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.20
no.2
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pp.251-261
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2006
The objective of this work is to apply artificial neural networks for solving inverse problems in the structural optimization of a fiber optic pressure sensor. For the sensor under investigation to achieve a desired accuracy, the change in the distance between the tips of the two fibers due to the applied pressure should not interfere with the phase change due to the change in the density of the air between the two fibers. Therefore, accurate dynamic analysis and structural optimization of the sensor is essential to ensure the accuracy of the measurements provided by the sensor. To this end, a normal mode analysis and a transient response analysis of the sensor were performed by combining commercial finite element analysis package, MSC/NASTRAN, and MATLAB. Furthermore, a parametric study on the design of the sensor was performed to minimize the size of the sensor while fulfilling a number of constraints. In performing the parametric study, the need for a relationship between the design parameters and the response of the sensor was fulfilled by using a neural network. The whole process of the dynamic analysis using commercial finite element analysis package and the parameter optimization of the sensor were automated within the MATLAB environment.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.831-836
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1994
This paper presents rational modeling and analysis method for complex structures with various structural joints. For modeling of structural joint, a general modeling technique is newly proposed by flexibility influence coefficient and inverse of flexibility matrix and static reduction concept which is applied to the retained DOFs(degrees of freedom) of detailed finite element model of struction joints. By this method,joint model with contact surface. which can not be reduced by the general reduction theory such as Guyan reduction theory ,can be reduced effectively. And in this method, the nonlinearity of the contact surface can be linearized within a proper range and the boundary effects of joint region can be excluded. Using the proposed method, screwed joint,glued joint and bolted joint are analyzed. And the effectiveness of the proposed method is verified by experiments.
A new method for both local damage(s) identification and input excitation force identification of beam structures is presented using the dynamic response sensitivity-based finite element model updating method. The state-space approach is used to calculate both the structural dynamic responses and the responses sensitivities with respect to structural physical parameters such as elemental flexural rigidity and with respect to the force parameters as well. The sensitivities of displacement and acceleration responses with respect to structural physical parameters are calculated in time domain and compared to those by using Newmark method in the forward analysis. In the inverse analysis, both the input excitation force and the local damage are identified from only several acceleration measurements. Local damages and the input excitation force are identified in a gradient-based model updating method based on dynamic response sensitivity. Both computation simulations and the laboratory work illustrate the effectiveness and robustness of the proposed method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.4
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pp.393-400
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2011
In this study, a procedure for the inverse estimation of the fatigue life parameters of springs which utilize the field fatigue life test data is proposed to replace real test with the FEA on fatigue life prediction. The Bayesian approach is employed, in which the posterior distributions of the parameters are determined conditional on the accumulated life data that are routinely obtained from the regular tests. In order to obtain the accurate samples from the distributions, the Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique is employed. The distributions of the parameters are used in the FEA for predicting the fatigue life in the form of a predictive interval. The results show that the actual fatigue life data are found well within the posterior predictive distributions.
This paper presents a method to detect the fiber property variation of laminated GFRP plates from natural frequency response data. The combined finite element analysis using ABAQUS and the inverse algorithm described in this paper may allow us not only to detect the deteriorated elements from the mirco-mechanical point of view but also to find their numbers, locations, and the extent of damage. To solve the inverse problem using the combined method, this study uses several natural frequencies instead of mode shapes in a structure as the measured data. Several numerical results show that the proposed system is computationally efficient in identifying fiber stiffness degradation for complex structures such as composites with various layup sequences.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.2
no.1
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pp.116-127
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1994
A method using the linear matrix algebra is developed in order to determine unknown external forces in linear structural analyses. The method defines a matrix which represents the linearity of the vibrational analysis for a structural system. The unknown external forces are determined by the operations of the matrix. The method is applied to find an engine motion in an automobile system. For a simulation process, an exhaust system is modeled and analyzed by the finite element method. The validity of the simulation is verified by comparing with the experimental results the free vibration. Also, an experiment on the forced vibration is performed to determine the damping ratio of the exhaust sysetm. Estimated model parameters(natural frequency, mode shape) are in accord with the experimental results. Because the method merely repeats the transpose and inverse operations of a matrix, the solution is extremely easy and simple. Moreover, it is more accurate than the existing methods in that there is no artificial assumptions in the calculation processes. Therefore, the method is found to be reliable for the analysis of the exhaust system considering the characteristics of vibrations. Although the suggested method is tested by only the exhaust system here, it can be applied to general structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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