In rail industry, noise reduction is a concern to decrease environmental pollution. The current study focuses on rail damper modeling and improvement of the model through validation with experimental results. Accurate modeling and simulation of rail dampers, specifically tuned rail dampers with layers interconnected by bolt joints, shall enable objective-oriented improvement of their design. In this work, to improve the damper model cone pressure theory is applied in the FE model and the sensitivity analysis is then applied to gradually improve the FE model. The improved model yields higher Modal Assurance Criterion (MAC) values and lower frequencies deviation.
This paper describes the analysis of dynamic characteristics and prediction of the stiffness for the joint between structural members. In the process of deriving the governing equations, the stiffness values responsible for the moment and shear force were modelled by using linear and torsional springs in the middle of a clamped-clamped beam. The sensitivities of the natural frequency and modal assurance criterion were investigated as a function of the dimensionless linear and torsional spring stiffness. The reliability of the predictions for the linear and torsional stiffness values was verified by the inverse computations of the stiffness matrix. The predictive and exact theoretical stiffness values were compared for the stiffness element in the finite element formulation, and their results show an excellent correlation. It is strongly anticipated that although the proposed methodology is currently limited to the analytical utilization, it will provide a useful tool to estimate unknown joint stiffness values based on the experimental natural frequency and mode shape.
This paper describes an integrated approach process to carry out pre-test, model correlation and updating analysis on the sub-frame of a vehicle. In this study, it was found that the modal test could be more efficient when the exciting point was selected on the area with high driving point residue. Such area could be located with the aid of finite element modal analysis. The model correlation was appraised in conjunction with the modal parameters between modal test and finite elements analysis. Also, the finite element model updating was obtained the good resultant using the iteration method based on sensitivity analysis results that carried out the variation of natural frequencies and MAC for the material properties. Finally, optimization of vehicle subframe was carried out the analysis of core location and physical properties by tow steps.
Optimal sensor placement (OSP) technique plays a key role in the structural health monitoring (SHM) of large-scale structures. According to the mathematical background and implicit assumptions made in the triaxial effective independence (EfI) method, this paper presents a novel multi-dimensional OSP method for the Canton Tower focusing on application demands. In contrast to existing methods, the presented method renders the corresponding target mode shape partitions as linearly independent as possible and, at the same time, maintains the stability of the modal matrix in the iteration process. The modal assurance criterion (MAC), determinant of the Fisher Information Matrix (FIM) and condition number of the FIM have been taken as the optimal criteria, respectively, to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method. Numerical investigations suggest that the proposed method outperforms the original EfI method in all instances as expected, which is looked forward to be even more pronounced should it be used for other multi-dimensional optimization problems.
위상 최적화 문제는 다양한 밀도 분포를 가지는 설계영역에서 목적함수와 요소단위의 설계 민감도의 반복적인 계산을 요구한다. 최근 제안된 2단계 축소기법은 축소 시스템을 구축하는데 매우 효과적이며 고유치 문제와 동적 문제의 해석에 정확도와 효율성을 동시에 제공한다. 본 논문에서는 구조 위상 최적화 문제에서 해석 부분과 민감도 계산 부분에 2단계 동적 축소기법을 사용한다. 축소시스템에 대한 위상 최적화 결과는 축소되지 않은 전체 시스템에 대한 최적화 결과와 비교하여도 공학적으로 요구되는 정확도 범위 내에서 2단계 축소기법이 높은 정확도와 계산 효율을 보장하는 것을 보여준다.
This paper describes the acoustic analysis of mid duty truck. The focus of the analysis is on structure borne engine noise with major contributions of 2nd order. It has been previously recognized that the noise contribution of each transfer path of structure borne noise can be varied with the charateristics of each mounts and vibro acoustic sensitivity of car body. The structure of car body will be split up into three major sub components, which are modeled separately, the engine, the frame and the cab. The acoustic performance is evaluated on three levels: engine to frame transfer, frame to cab transfer, and panel contribution from cab to driver. In order to perform these analyses, analytical models are created for the engine, frame, cab and acoustic cavity. The models are linked through a coupled fluid structure calculation, and through FRF Based Substructuring for the structural couplings. Based on the structural coupling calculations, a transfer path analysis is performed to identify the most important transfer paths. These paths are then the focussing points for applying modifications to the structure or the mount system. Finally, a number of modification are proposed and their effect is quantified.
Recently, many structural damage detection (SDD) methods have been proposed to monitor the safety of structures. As an important modal parameter, mode shape has been widely used in SDD, and the difference of vectors was adopted based on sensitivity analysis and mode shapes in the existing studies. However, amplitudes of mode shapes in different measured points are relative values. Therefore, the difference of mode shapes will be influenced by their amplitudes, and the SDD results may be inaccurate. Focus on this deficiency, a multi-strategy SDD method is proposed based on the included angle of vectors and sparse regularization in this study. Firstly, inspired by modal assurance criterion (MAC), a relationship between mode shapes and changes in damage coefficients is established based on the included angle of vectors. Then, frequencies are introduced for multi-strategy SDD by a weighted coefficient. Meanwhile, sparse regularization is applied to improve the ill-posedness of the SDD problem. As a result, a novel convex optimization problem is proposed for effective SDD. To evaluate the effectiveness of the proposed method, numerical simulations in a planar truss and experimental studies in a six-story aluminum alloy frame in laboratory are conducted. The identified results indicate that the proposed method can effectively reduce the influence of noises, and it has good ability in locating structural damages and quantifying damage degrees.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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