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자료유형
학술저널
저자정보
Ling Ye (East China Jiaotong University) Hua-Peng Chen (East China Jiaotong University) Hang Zhou (East China Jiaotong University) Sheng-Nan Wang (Xiyi Road Sub-district Office)
저널정보
국제구조공학회 Structural Engineering and Mechanics, An Int'l Journal Structural Engineering and Mechanics, An Int'l Journal Vol.75 No.4
발행연도
2020.1
수록면
519 - 527 (9page)

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Dynamic analysis of a vehicle-track coupling system is important to structural design, damage detection and condition assessment of the structural system. Deterministic analysis of the vehicle-track coupling system has been extensively studied in the past, however, the structural parameters of the coupling system have uncertainties in engineering practices. It is essential to treat the parameters of the vehicle-track coupling system with consideration of uncertainties. In this paper, a method for predicting the bounds of the vehicle-track coupling system responses with uncertain parameters is presented. The uncertain system parameters are modeled as fuzzy variables instead of conventional random variables with known probability distributions. Then, the dynamic response functions of the coupling system are transformed into a component function based on the high dimensional representation approximation. The Lagrange interpolation method is used to approximate the component function. Finally, the bounds of the system’s dynamic responses can be predicted by using Monte Carlo method for the interpolation polynomials of the Lagrange interpolation function. A numerical example is introduced to illustrate the ability of the proposed method to predict the bounds of the system’s dynamic responses, and the results are compared with the direct Monte Carlo method. The results show that the proposed method is effective and efficient to predict the bounds of the system’s dynamic responses with fuzzy variables.
#vehicle-track coupling system #dynamic response #fuzzy variables #high dimensional representation approach #Monte Carlo method

목차

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참고문헌 (29)

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Adhikari, S. / 2011 / High dimensional model representation method for fuzzy structure dynamics / J. Sound Vib 330(11):1516~1529 Crossref Alis, O. F. / 2001 / Efficient implementation of high dimensional model representations / J. Math. Chem 29(2):127~142 Crossref Balu, A. S. / 2012 / High dimensional model representation based formulations for fuzzy finite element analysis of structures / Finite Elem. Anal. Des 50:217~230 Crossref Chen, H. P. / 2018 / Structural Health Monitoring of Large Civil Engineering Structures / John Wiley and Sons google schola Hua-Peng Chen / 2017 / Stochastic modelling fatigue crack evolution and optimum maintenance strategy for composite blades of wind turbines / Structural Engineering and Mechanics, An Int＇l Journal 63(6):703~712 dbpia

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