Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Hybrid MES/SSN analysis of the elastic-plastic truss under cyclic loading

Potrzeszcz-Sut B.

Structure and Environment

|

2014

|

Vol. 6, no. 4

12--16

EN

The paper presents the application of a hybrid program that integrates finite element method (FEM) and artificial neural network (ANN) for nonlinear analysis of plane truss. ANN, used for the solving the inverse problem has been formulated in ‘off line’ mode. Learning and testing of ANN were carried out using pseudo empirical data. The network formed thereby constitutes the neural material model (NMM), describes the Ramberg-Osgood nonlinear physical relationship. NMM makes it possible to determine the stress and tangential module during cyclic loading of the structure. Numerical tests indicate that the developed FEM/ANN program may be applied to analyse other boundary problems in the uniaxial stress state.

2

Analiza stanu naprężeń i przemieszczeń konstrukcji aluminiowej z wymienianymi elementami

Potrzeszcz-Sut B, Pabisek E.

Budownictwo i Architektura

|

2013

|

Vol. 12, nr 1

275--282

PL

Praca dotyczy nieliniowej analizy numerycznej naprężeń i przemieszczeń węzłów kratownicowej wieży aluminiowej. Założono model materiału Ramberga – Osgooda (RO) przedstawiający potęgową zależność między odkształceniem i naprężeniem: ε(σ). W celu identyfikacji zależności odwrotnej – σ(ε), dla materiału aluminiowego, zastosowano sztuczną sieć neuronową (SSN). W związku z koniecznością wzmocnienia konstrukcji, do układu wprowadzono sprężyste elementy stalowe. Przeprowadzono analizę stanu naprężeń i ekstremalnych przemieszczeń podczas cyklicznego obciążania i odciążania układu. Wykonano dwa rodzaje globalnych odciążeń – sprężyste i sprężysto – plastyczne. Przedstawione zostały zależności między wartością parametru obciążenia konfiguracyjnego, a wychyleniem wierzchołka A wieży. Analiza została wykonana za pomocą programu hybrydowego integrującego MES i SSN.

EN

The paper concerns the non-linear analysis of stresses and displacements in an aluminium truss tower. The Ramberg – Osgood material model was assumed. This model introduced power type relation between stresses and strains. In order to identify the inverse relation, a neural network was used. Because of the need to strengthen the tower, a number of aluminium bars was replaced by steel bars. The perfect elastic material model was assumed for the steel bars. The analysis of stresses and extreme displacements was performed during the cyclic loading and unloading of the system. Two global unloading processes were considered: elastic and elastic-plastic processes. The relationship between the load factor and deflection of the top of the tower is shown. Analysis was performed using a hybrid FEM/ANN program.

3

Identification of an equivalent model for granular soils by FEM/NMM/p-EMP hybrid system

Pabisek E.

Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences

|

2011

|

Vol. 18, no. 4

283-290

EN

The application of FEM/NMM/p-EMP computational hybrid system in formulation of the Neural Material Model (NMM) for granular soils is presented. NMM is a Multi Layer Preceptron formulated ’on-line’. The cumulative algorithm of the autoprogressive method was implemented into the FEM program. The patterns for NMM training were generated in the rigid strip footing analysis. Pseudo-empirical equilibrium paths p-EMP for veri?cation of the NMM were computed by a FEM program for the elastic-plastic Drucker-Prager material model. The discussed inverse problem of NMM identi?cation is illustrated by two study cases of footing: 1) rigid strip footing on plane semispace, 2) inclined slope analysis. It was numerically proved that the NMM identi?ed in the ?rst study case can be successfully applied to the analysis of the latter one.