İnce Bir Çubuğun Belirsiz Doğal Frekanslarının Çokterimli Kaos Açılımı ile Matematiksel Olarak Modellenmesi

Belirsizlik genellikle dinamik cevaplardaki kontrol edilemeyen değişkenlikler olarak tanımlanır. Bu çalışma, belirsiz elastisite modülü ve özgül hacme sahip ince bir çubuğun belirsiz doğal frekanslarının matematiksel olarak modellenmesini içerir. Belirsiz değişkenlerin ötelenmiş Normal dağılıma sahip olduğu kabul edilmiştir. Belirsiz değişkenler ve bu değişkenlere karşılık gelen belirsiz doğal frekanslar çok terimli kaos (ÇKA) ile modellenmiştir. Çokterimli tipi olarak Hermite çokterimlisi seçilmiştir. Ayrık tekil konvolüsyonu (ATK) diferansiyel denklem çözücü olarak kullanılmış ve ATK’nın doğal frekansların ÇKA katsayılarını belirlemekte oldukça avantajlı olduğu görülmüştür. Çubuğun ilk otuz doğal frekansı göz önüne alınarak her bir doğal frekans için farklı ÇKA katsayıları elde edilmiştir. Doğrulama çalışması için Monte Carlo simülasyonu gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, ATK ile ÇKA uygulamasının Monte Carlo simülasyonuna oldukça güçlü bir alternatif olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler:

Çokterimli Kaos açılımı, Belirsiz ince çubuk, Ayrık Tekil Konvolüsyonu, Doğal frekans

Mathematical Modeling of Uncertain Natural Frequencies of a Thin Beam via Polynomial Chaos Expansion

Uncertainty is generally defined as uncontrollable variability in the dynamic responses. This study introduces mathematical modeling of uncertain natural frequencies of a thin beam having uncertain elasticity modulus and specific volume. The uncertain variables are assumed to have shifted normal distribution. The uncertain variables and the uncertain natural frequencies corresponding to the uncertain variables are modeled via polynomial chaos expansion (PCE). Hermitian polynomials are selected as polynomial type. Discrete singular convolution method (DSC) is utilized to solve differential equation solver and it is seen that DSC presents a unique advantage in determining PCE coefficients of natural frequencies. First thirty natural frequencies of the beam are considered and different PCE coefficients are obtained for each natural frequency. Monte Carlo simulation is performed for the validation. Results show that PCE application via DSC is a powerful alternative to Monte Carlo simulation.

Keywords:

Polynomial Chaos Expansion, Uncertain thin beam, Discrete Singular Convolution, Natural frequency,

PDF

___

[1] Elishakoff, I., Haftka, R.T., Fang, J. 1994. Structural design under bounded uncertainty—Optimization with anti-optimization, Computers & Structures, Cilt. 53, s. 1401–5. doi:10.1016/0045-7949(94)90405-7.
[2] Moore, R.E. 1979. Methods and applications of interval analysis. 2nd, Siam.
[3] Hanss, M. 2013. Fuzzy Arithmetic for Uncertainty Analysis. Springer, Berlin, Heidelberg, s. 235–40.
[4] Kumar, V., Schuhmacher, M. 2005. Fuzzy uncertainty analysis in system modelling, Computer Aided Chemical Engineering, Cilt. 20, s. 391–6. doi:10.1016/S1570-7946(05)80187-7.
[5] Evans, M., Swartz, T. 2000. Approximating Integrals via Monte Carlo and Deterministic Methods. OUP, Oxford.
[6] Rubinstein, R.Y., Kroese, D.P. 2016. Simulation and the Monte Carlo Method. John Wiley & Sons.
[7] Lyon, R., DeJong, R. 1995. Statistical Energy Analysis of Dynamics Systems: Theory and Applications. 2nd, MIT Press.
[8] Ghanem, R.G., Spanos, P.D. 2003. Stochastic Finite Elements: A Spectral Approach. Courier Corporation.
[9] Sepahvand, K., Marburg, S., Hardtke, H-J. 2007. Numerical solution of one-dimensional wave equation with stochastic parameters using generalized polynomial chaos expansion, Journal of Computational Acoustics, Cilt. 15, s.579–93. doi:10.1142/S0218396X07003524.
[10] Sepahvand, K., Marburg, S., Hardtke, H-J. 2010. Uncertainty quantification in stochastic systems using polynomial chaos expansion, International Journal of Applied Mechanics, Cilt. 2, s. 305–53. doi:10.1142/S1758825110000524.
[11] Wei, G.W. 1999. Discrete singular convolution for the solution of the Fokker–Planck equation, The Journal of Chemical Physics, Cilt. 110, s.8930–42. doi:10.1063/1.478812.
[12] Wei, G.W. 2000. Solving quantum eigenvalue problems by discrete singular convolution, Journal of Physics B: Atomic, Molecular and Optical Physics, Cilt.33, s.343–52. doi:10.1088/0953-4075/33/3/304.
[13] Wei, G.W. 2001. A new algorithm for solving some mechanical problems, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Cilt.190, s. 2017–30. doi:10.1016/S0045-7825(00)00219-X.
[14] Wei, G.W. 2001. Discrete singular convolution for beam analysis, Engineering Structures, Cilt. 23, s. 1045–53. doi:10.1016/S0141-0296(01)00016-5.
[15] Wei, G.W. 2001. Vibration analysis by discrete singular convolution, Journal of Sound and Vibration, Cilt. 244, s. 535–53. doi:10.1006/jsvi.2000.3507.
[16] Seçgin, A., Sarıgül, A.S. 2009. A novel scheme for the discrete prediction of high-frequency vibration response: Discrete singular convolution–mode superposition approach, Journal of Sound and Vibration, Cilt. 320, s. 1004–22. doi:10.1016/j.jsv.2008.08.031.
[17] Seçgin, A., Sarıgül, A.S. 2008. Free vibration analysis of symmetrically laminated thin composite plates by using discrete singular convolution (DSC) approach: Algorithm and verification, Journal of Sound and Vibration, Cilt. 315, s. 197–211. doi:10.1016/j.jsv.2008.01.061.
[18] Rao, S.S. 2011. Mechanical vibrations. Prentice Hall.
[19] Wei, G.W, Zhao, Y.B., Xiang, Y. 2002, Discrete singular convolution and its application to the analysis of plates with internal supports, Part 1: Theory and algorithm, International Journal for Numerical Methods in Engineering, Cilt. 55, s. 913–46. doi:10.1002/nme.526.
[20] Wang, X, Xu, S. 2010. Free vibration analysis of beams and rectangular plates with free edges by the discrete singular convolution, Journal of Sound and Vibration, Cilt. 329, s. 1780–92. doi:10.1016/j.jsv.2009.12.006.
[21] Zhao, S., Wei, G.W., Xiang, Y. 2005. DSC analysis of free-edged beams by an iteratively matched boundary method, Journal of Sound and Vibration, Cilt. 284, s. 487–93. doi:10.1016/j.jsv.2004.08.037.