Murat Yaylaci;Ecren Uzun Yaylaci;Muhittin Turan;Mehmet Emin Ozdemir;Sevval Ozturk;Sevil Ay
Steel and Composite Structures
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v.50
no.1
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pp.77-87
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2024
In this study, the two-dimensional crack problem was investigated by using the finite element method (FEM)-based ANSYS package program and the artificial neural network (ANN)-based multilayer perceptron (MLP) method. For this purpose, a half-infinite functionally graded (FG) layer with a crack pressed through two rigid blocks was analyzed using FEM and ANN. Mass forces and friction were neglected in the solution. To control the validity of the crack problem model exercised, the acquired results were compared with a study in the literature. In addition, FEM and ANN results were checked using Root Mean Square Error (RMSE) and coefficient of determination (R2), and a well agreement was found. Numerical solutions were made considering different geometric parameters and material properties. The stress intensity factor (SIF) was examined for these values, and the results were presented. Consequently, it is concluded that the considered non-dimensional quantities have a noteworthy influence on the SIF. Also FEM and ANN can be logical alternative methods to time-consuming analytical solutions if used correctly.
In many dynamic seals such as lip seal and compression packings, it is well known that wear occur at the surface of heat treated steel shaft as results of the intervened wear particle. It is widely understood that the dominant wear mechanism related in sealing surfaces is abrasive wear. However, little analytical and experimental studies about this problems have been done until now. In this paper, a contact analysis is carried out using MARC to investigate the wear mechanism in contact seal applications considering elastomeric seal, a elastic perfect-plastic micro-spherical particle and steel surface. Deformed seal shapes, contact and von-Mises stress distributions for various particle sizes and interference are showed. The maximum von-Mises stress within steel shaft was exceeded its yield strength and plastic deformation occurred at steel surface. Therefore, the sealing surface can be also worn by sub-surface fatigue due to wear particles together with well known abrasion. The numerical methods and models used in this paper can be applied in design of dynamic sealing systems, and further intensive studies are required.
In this paper, cantilevered tall structures are treated as cantilever bars with varying cross-section for the analysis of their free longitudinal (or axial) vibrations. Using appropriate transformations, exact analytical solutions to determine the longitudinal natural frequencies and mode shapes for a one step non-uniform bar are derived by selecting suitable expressions, such as exponential functions, for the distributions of mass and axial stiffness. The frequency equation of a multi-step bar is established using the approach that combines the transfer matrix procedure or the recurrence formula and the closed-form solutions of one step bars, leading to a single frequency equation for any number of steps. The Ritz method is also applied to determine the natural frequencies and mode shapes in the vertical direction for cantilevered tall structures with variably distributed stiffness and mass. The formulae proposed in this paper are simple and convenient for engineering applications. Numerical example shows that the fundamental longitudinal natural frequency and mode shape of a 27-storey building determined by the proposed methods are in good agreement with the corresponding measured data. It is also shown that the selected expressions are suitable for describing the distributions of axial stiffness and mass of typical tall buildings.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.05a
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pp.867-872
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2002
A high intensity acoustic test facility is constructed at Korea Aerospace Research Institute (KARI) by 2003. The reverberant chamber of the facility has a volume of 1,228 cubic meters and shall provide an acoustic environment of 152 dB over the frequency range of 25 Hz to 10,000 Hz. The facility consists of a large scaled reverberant chamber, acoustic power generation systems, gases nitrogen supply systems, and acoustic control systems. This paper describes how the basic parameters of a chamber and power generation systems are controlled to meet the requirement of the test. The volume of a reverberant chamber is controlled by the size of test objects and the reverberant characteristics of a chamber. The capacity of acoustic power generation systems is determined by the energy absorption of a chamber and the efficiency of acoustic modulators. Simple math is employed to calculate the required power of acoustic modulators. Moreover, the paper explains how the distribution of sound pressure level at low frequency is checked by analytical and numerical methods.
Determining the absolute neutrino mass scale and the neutrino mass hierarchy are central goals in particle physics, with important implications for the Standard Model. However, the final answer may come from cosmology, as laboratory experiments provide measurements for two of the squared mass differences and a stringent lower bound on the total neutrino mass - but the upper bound is still poorly constrained, even when considering forecasted results from future probes. Cosmological tracers are very sensitive to neutrino properties and their total mass, because massive neutrinos produce a specific redshift-and scale-dependent signature in the power spectrum of the matter and galaxy distributions. Stringent upper limits on ${\sum}m_v$ will be essential for understanding the neutrino sector, and will nicely complement particle physics results. To this end, we describe here a series of cosmological hydrodynamical simulations which include massive neutrinos, specifically designed to meet the requirements of the Baryon Acoustic Spectroscopic Survey (BOSS) and focused on the Lyman-${\alpha}$ ($Ly{\alpha}$) forest - also a useful theoretical ground for upcoming surveys such as SDSS-IV/eBOSS and DESI. We then briefly highlight the remarkable constraining power of the $Ly{\alpha}$ forest in terms of the total neutrino mass, when combined with other state-of-the-art cosmological probes, leaving to a stringent upper bound on ${\sum}m_v$.
Observer-based fault detection and isolation (FDI) filter design method is a model-based method. By carefully choosing the observer gain, the residual outputs can be projected onto different independent subspaces. Each subspace corresponds to the monitored structural element so that the projected residual will be nonzero when the associated structural element is damaged and zero when there is no damage. The key point of detection filter design is how to find an appropriate observer gain. This problem can be interpreted in a geometric framework and is found to be equivalent to the problem of finding a decentralized static output feedback gain. But, it is still a challenging task to find the decentralized controller by either analytical or numerical methods because its solution set is, generally, non-convex. In this paper, the concept of detection filter and iterative LMI technique for decentralized controller design are combined to develop an algorithm to compute the observer gain. It can be used to monitor structural element state: healthy or damaged. The simulation results show that the developed method can successfully identify structural damages.
Microscale thermophysical property measurements of liquids have been developed considering the increasing interest in the thermal management of cooling systems and energy storage/transportation systems. To accurately predict the heat transfer performance, information on the thermal conductivity, heat capacity, and density is required. However, a simultaneous analysis of the thermophysical properties of small-volume liquids has rarely been considered. Recently, we proposed a new methodology to simultaneously analyze the aforementioned three intrinsic properties using heater-integrated fluidic resonators (HFRs) in an atmospheric pressure environment comprising a microchannel, resistive heater/thermometer, and mechanical resonator. Typically, the thermal conductivity and volumetric heat capacity are measured based on a temperature response resulting from heating using a resistive thermometer, and the specific heat capacity can be obtained from the volumetric heat capacity by using a resonance densitometer. In this study, we analyze methods to improve the thermophysical property measurement performance using HFRs, focusing on the effect of the ambience around the sensor. The analytical method is validated using a numerical analysis, whose results agree well with preliminary experimental results. In a vacuum environment, the thermal conductivity measurement performance is enhanced, except for the thermal conductivity range of most gases, and the sensitivity of the specific heat capacity measurement is enhanced owing to an increase in the time constant.
Pre-tensioned rock bolts can be classified into fully anchored, lengthening anchored and point anchored bolts based on the bond length of the resin or cement mortar inside the borehole. Bolts in varying anchoring methods may significantly affect the supporting effect of surrounding rock around a tunnel. However, thus far, the theoretical basis of selecting a proper anchoring method has not been thoroughly investigated. Based on this problem, 16 schemes were designed while incorporating the effects of anchoring length, pretension, bolt length, and spacing, and a systematic numerical experiment was performed in this paper. The distribution characteristics of the stress field in the surrounding rock, which corresponded to various anchoring scenarios, were obtained. Furthermore, an analytical approach for computing the active and passive strengthening index of the anchored surrounding rock is presented. A new fully anchoring method with pretension and matching technology are also provided. Then, an isolated loading model of the anchored surrounding rock was constructed. The physical simulation test for the bearing capacity of the model was performed with three schemes. Finally, the strengthening mechanism of varying anchoring methods was validated. The research findings in this paper may provide theoretical guidelines for the design and construction of bolting support in tunnels.
Four algorithms for damage detection of trusses are presented in this paper. These approaches can detect damage by using both complete and incomplete measurements. The suggested methods are based on the minimization of the difference between the measured and analytical static responses of structures. A non-linear constrained optimization problem is established to estimate the severity and location of damage. To reach the responses, the successive quadratic method is used. Based on the objective function, the stiffness matrix of the truss should be estimated and inverted in the optimization procedure. The differences of the proposed techniques are rooted in the strategy utilized for inverting the stiffness matrix of the damaged structure. Additionally, for separating the probable damaged members, a new formulation is proposed. This scheme is employed prior to the outset of the optimization process. Furthermore, a new tactic is presented to select the appropriate load pattern. To investigate the robustness and efficiency of the authors' method, several numerical tests are performed. Moreover, Monte Carlo simulation is carried out to assess the effect of noisy measurements on the estimated parameters.
A methodology using neural networks has been proposed for rapid prediction of inelastic bending moments in reinforced concrete continuous beams subjected to service load. The closed form expressions obtained from the trained neural networks take into account cracking in concrete at in-span and at near the internal supports and tension stiffening effect. The expressions predict the inelastic moments (considering the concrete cracking) from the elastic moments (neglecting the concrete cracking) at supports. Three separate neural networks are trained since these have been postulated to represent all the beams having any number of spans. The training, validating, and testing data sets for the neural networks are generated using an analytical-numerical procedure of analysis. The proposed expressions are verified for example beams of different number of spans and cross-section properties and the errors are found to be small. The proposed expressions, at minimal input data and computation effort, yield results that are close to FEM results. The expressions can be used in preliminary every day design as they enable a rapid prediction of inelastic moments and require a computational effort that is a fraction of that required for the available methods in literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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