Non-Destructive Methods for Buckling Load Prediction of Structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the buckling behaviour of various aerospace structural geometries, including columns, plates, and thin-walled shells like cylindrical, conical and spheroidal structures. Non-destructive techniques such as Force-Stiffness (F-s) method, Force-Stiffness Factor (F-sF) approach, the Vibration Correlation Technique (VCT), and the Stiffness Decay Index (SDI) methods are employed to predict buckling loads. Each of these methods offers unique approaches to detecting the onset of buckling, making them applicable to different structural geometries with varying complexities. Finite element analysis (FEA) forms the foundation of this study, enabling detailed simulations of buckling behaviour across various geometries. This research systematically compares the predictive capabilities of the F-s, F-sF, VCT, and SDI methods, highlighting their respective strengths and limitations for different geometries. Numerical analyses are carried out after deciding the appropriate boundary conditions for different geometries and for isotropic materials only. Modal analysis for various pre stress levels are used to compute the decay in the natural frequencies. Studies are also carried out to see the effectiveness of the prediction with reduced data points and sensitivity analysis is carried out to estimate the minimum load level required for predictions with at least 90% accuracy. Experiments were carried out on rod/plate with measurements of strains and vibration levels to be employed in the proposed NDT methods and the effectiveness of these methods is validated using these experimental results. By systematically evaluating the applicability of these methods through numerical simulations, this research contributes to the broader understanding of buckling behaviour necessary in design of stability based structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».