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A spectral approach for damage quantification in stochastic dynamic systems

机译：随机动力系统中损伤量化的频谱方法

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摘要

Intrinsic to all real structures, parameter uncertainty can be found in material properties and geometries. Many structural parameters, such as, elastic modulus, Poisson's rate, thickness, density, etc., are spatially distributed by nature. The Karhunen-Loeve expansion is a method used to model the random field expanded in a spectral decomposition. Once many structural parameters can not be modelled as a Gaussian distribution the memoryless nonlinear transformation is used to translate a Gaussian random field in a non-Gaussian. Thus, stochastic methods have been used to include these uncertainties in the structural model. The Spectral Element Method (SEM) is a wave-based numerical approach used to model structures. It is also developed to express parameters as spatially correlated random field in its formulation. In this paper, the problem of structural damage detection under the presence of spatially distributed random parameter is addressed. Explicit equations to localize and assess damage are proposed based on the SEM formulation. Numerical examples in an axially vibrating undamaged and damaged structure with distributed parameters are analysed.
机译：对于所有实际结构而言，可以在材料属性和几何形状中找到参数不确定性。本质上，许多结构参数，例如弹性模量，泊松比，厚度，密度等，在空间上都是分布的。 Karhunen-Loeve展开是一种用于对在光谱分解中展开的随机场进行建模的方法。一旦无法将许多结构参数建模为高斯分布，则将使用无记忆非线性变换来转换非高斯分布中的高斯随机场。因此，已经使用随机方法将这些不确定性包括在结构模型中。光谱元素方法（SEM）是基于波浪的数值方法，用于对结构进行建模。它也被开发为在其配方中将参数表示为空间相关的随机场。在本文中，解决了在空间分布随机参数存在下结构损伤检测的问题。根据SEM公式，提出了用于定位和评估损坏的显式方程。分析了具有分布参数的轴向振动未损坏结构的数值例子。

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