MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016933335
■00520240214101234
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798379908683
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30527728
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a624
■1001  ▼aSeawright,  Jordan.
■24510▼aNon-Intrusive  Nonlinear  Reduced-Order  Model  Identification  and  Substructuring  of  Geometrically  Nonlinear  Structures▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  Washington.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(123  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Wiebe,  Richard;Perez,  Ricardo.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Washington,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aA  reduction  in  the  number  of  Degrees  Of  Freedom  (DOFs)  of  a  nonlinear  structural  model  can  significantly  decrease  the  computational  time  of  dynamic  analyses,  especially  in  problems  where  long  analyses  are  required.  A  Reduced-Order  Model  (ROM)  of  a  structural  system  can  be  generated  using  some  combination  of  dimensionality  reduction  techniques,  such  as  substitution  of  a  modal  basis  or  static  condensation  of  membrane  DOFs.  Perhaps  the  most  common  and  widespread  framework  for  developing  low-order  models  of  continuous  systems  is  the  Ritz  method  in  conjunction  with  a  smooth  modal  basis.  The  Ritz  method  requires  access  to  the  closed  form  governing  differential  equations  and  is  difficult  to  implement  for  problems  with  complex  boundary  conditions.  In  recent  decades,  an  alternative  framework  that  instead  constructs  a  low-order  model  from  an  existing  Finite  Element  Model  (FEM)  has  been  developed.  Such  models  are  typically  known  as  NonLinear  Reduced-Order  Models  (NLROMs).  Such  NLROMs  can  be  used  to  handle  complex  boundary  conditions  so  long  as  the  FEM  can  do  the  same,  and  they  allow  the  analyst  to  start  from  an  existing  finite  element  package  as  opposed  to  directly  working  with  the  governing  differential  equations.  The  form  of  the  NLROM  restoring  force  function  is  assumed  by  the  analyst  prior  to  identifying  the  model,  and  the  parameters  of  the  function  are  identified  to  achieve  a  high-quality  fit  to  the  FEM  load-displacement  data.This  research  aims  in  part  to  use  Ritz  method  approximations  to  analytically  predict  the  model  parameters  of  identified  NLROMs.  Specifically,  the  shallow  von  Karman  beam  equation  is  used  as  a  basis  for  the  study  of  geometrically  nonlinear  beams.  An  approximate  form  of  the  statically  Condensed  Von  Karman  (CVK)  beam  equation  is  attained  using  the  Ritz  method,  and  the  equivalence  between  the  CVK  coefficients  and  the  NLROM  coefficients  is  shown.  In  another  study,  the  matrix  and  vector  parameters  of  the  CVK  beam  equation  are  treated  as  parameters  to  be  identified  from  an  FEM  rather  than  being  derived  analytically  using  the  properties  of  the  structure.  A  simplified  identification  procedure  is  proposed  which  requires  only  two  static  solutions  of  an  FEM,  regardless  of  the  number  of  modes  included  in  the  reduced-order  basis.  An  arc-length  continuation  algorithm  is  used  to  predict  the  static  load-displacement  response  of  the  models  studied  and  to  assess  the  accuracy  of  the  ROMs.  In  the  case  of  initially  straight,  post-buckled  beams,  the  proposed  identification  procedure  is  shown  to  generate  a  model  that  generally  outperforms  a  corresponding  NLROM  identified  using  conventional  parameter  identification  techniques.Identifying  NLROMs  from  beams  with  large  initial  curvature  has  frequently  been  accompanied  by  numerical  stability  issues.  This  work  implements  a  displacement-based  implicit  condensation  approach  to  the  reduced-order  model  identification  of  curved  beams  that  allows  for  the  precise  specification  of  transverse  displacements  in  mid-  and  post-snap-through  configurations.  The  configurations  used  to  generate  training  data  are  extracted  from  points  of  interest  on  the  static  equilibrium  path,  which  is  determined  using  an  arc-length  method.  The  error  in  the  reduced-order  model  approximation  is  characterized  and  plotted  versus  the  arc-length  step,  and  the  improvements  in  targeted  areas  of  the  response  are  demonstrated.  It  is  determined  that  specifying  additional  training  data  around  mid-  and  post-snap-through  configurations  significantly  improves  the  accuracy  of  the  large-deformation  response  and  model  stability.  It  is  shown  that  the  simplified  restoring  force  template  provides  comparable  results  to  the  full  restoring  force  in  a  form  with  significantly  fewer  parameters.As  a  third  application,  a  substructuring  approach  is  used  to  reduce  the  order  of  a  plane  stress  FEM  of  a  deep  planar  beam.  The  model  is  divided  into  two  substructures-one  modeled  with  a  full-order  FEM  and  one  modeled  with  an  NLROM.  The  coupling  between  the  NLROM  substructure  and  the  FEM  substructure  is  accomplished  using  interface  modes  which  represent  the  characteristic  response  of  the  structure  at  the  interface.  Directly  coupling  the  NLROM  and  FEM  substructures  results  in  elevated  errors  in  the  stresses  at  the  interface.  A  transition  zone  is  added  between  the  NLROM  and  FEM  substructures,  whereby  certain  DOFs  that  were  expanded  as  a  function  of  the  NLROM  DOFs  are  instead  modeled  as  full-order  finite  element  DOFs.  Using  a  transition  zone  of  approximately  one  beam  depth  proved  to  be  effective  in  reducing  the  stress  errors  to  acceptable  levels.  A  multi-layer  beam  was  successfully  modeled  using  an  identified  interface  mode  that  reflected  the  thickness-varying  material  properties  of  the  beam.
■590    ▼aSchool  code:  0250.
■650  4▼aCivil  engineering.
■650  4▼aEngineering.
■650  4▼aMaterials  science.
■653    ▼aDegrees  Of  Freedom
■653    ▼aStructural  model
■653    ▼aMaterial  properties
■653    ▼aCondensed  Von  Karman
■653    ▼aReduction  techniques
■690    ▼a0543
■690    ▼a0794
■690    ▼a0537
■71020▼aUniversity  of  Washington▼bCivil  and  Environmental  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-01B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0250
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16933335▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서