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Enregistrement W4386369696 · doi:10.3390/computation11090169

Impact of Cross-Tie Material Nonlinearity on the Dynamic Behavior of Shallow Flexible Cable Networks

2023· article· en· W4386369696 sur OpenAlexaff
Amir Younespour, Shaohong Cheng

Notice bibliographique

RevueComputation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonlinear systemHarmonic balanceStiffnessVibrationStructural engineeringDissipative systemModalHarmonicModal analysisBridge (graph theory)EngineeringPhysicsAcousticsMaterials scienceFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-ties have proven their efficacy in mitigating vibrations in bridge stay cables. Several factors, such as cross-tie malfunctions due to slackening or snapping, as well as the utilization of high-energy dissipative materials, can introduce nonlinear restoring forces in the cross-ties. While previous studies have investigated the influence of the former on cable network dynamics, the evaluation of the impact of nonlinear cross-tie materials remains unexplored. In this current research, an existing analytical model of a two-shallow-flexible-cable network has been extended to incorporate the cross-tie material nonlinearity in the formulation. The harmonic balance method (HBM) is employed to determine the equivalent linear stiffness of the cross-ties. The dynamic response of a cable network containing nonlinear cross-ties is approximated by comparing it to an equivalent linear system. Additionally, the study delves into the effects of the cable vibration amplitude, cross-tie material properties, installation location, and the length ratio between constituent cables on both the fundamental frequency of the cable network and the equivalent linear stiffness of the cross-ties. The findings reveal that the presence of cross-tie nonlinearity significantly influences the in-plane modal response of the cable network. Not only the frequencies of all the modes are reduced, but the formation of local modes is delayed to a high order. In contrast to an earlier finding based on a linear cross-tie assumption, with nonlinearity present, moving a cross-tie towards the mid-span of a cable would not enhance the in-plane stiffness of the network. Moreover, the impact of the length ratio on the network in-plane stiffness and frequency is contingent on its combined effect on the cross-tie axial stiffness and the lateral stiffness of neighboring cables.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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