Nonlinear buckling optimization technique to predict critical imperfection wavelength of combined liquid-filled steel conical tanks
Notice bibliographique
Résumé
The shape of the imperfection induced by welding has an influence on the buckling resistance of thin shell structures, and many previous studies have come up with various models to estimate the critical imperfection shape. The aim of the current study is to assess the adequacy of three different approaches available in the literature, which consider that the imperfection wavelength matching the first buckling mode of a perfect tank to be the critical one. The first approach is based on buckling formulae calculated using a linear eigenvalue analysis performed on extensive experimental results of buckling of conical shells. The second approach assumes the critical wavelength, in view of the buckling mode profile detected from finite element analysis, as the distance between the inflection points of the elastic curve of the first buckling mode of a perfect tank. The third approach estimates the critical wavelength as double the distance between maximum and minimum points of the elastic curve. To determine the optimum wavelength that would lead to the minimum buckling capacity of the tank, the current study is conducted numerically by coupling a nonlinear finite element model, developed in house, and a direct search optimization technique. The results obtained from this numerical tool show good agreement with the first and the second approaches, which proves the adequacy of these two approaches in estimating the critical wavelength of the governing buckling mode, while the third approach yields a wavelength that overestimates the buckling capacity of the tank.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».