A Probability Distribution Model for the Degree of Bending In Tubular KT-Joints of Offshore Jacket-Type Platforms Subjected To IPB Moment Loadings
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 370
فایل این مقاله در 19 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJCOE-3-2_002
تاریخ نمایه سازی: 15 بهمن 1399
چکیده مقاله:
The objective of present research was the derivation of probability density functions (PDFs) for the degree of bending (DoB) in tubular KT-joints commonly found in jacket-type platforms. A total of 243 finite element (FE) analyses were carried out on 81 FE models of KT-joints subjected to three types of in-plane bending (IPB) moment loading. Generated FE models were validated using experimental data, previous FE results, and available parametric equations. Based on the results of parametric FE study, a sample database was prepared for the DoB values and density histograms were generated for respective samples based on the Freedman-Diaconis rule. Thirteen theoretical PDFs were fitted to the developed histograms and the maximum likelihood (ML) method was applied to evaluate the parameters of fitted PDFs. In each case, the Kolmogorov-Smirnov test was used to evaluate the goodness of fit. Finally, the Generalized Extreme Value model was proposed as the governing probability distribution function for the DoB. After substituting the values of estimated parameters, nine fully defined PDFs were presented for the DoB at the crown, toe, and heel positions of the central and outer braces in tubular KT-joints subjected to three types of IPB moment loading.
کلیدواژه ها:
Tubular KT-joint ، Fatigue ، Degree of bending (DoB) ، Probability density function (PDF) ، Kolmogorov-Smirnov test
نویسندگان
Hamid Ahmadi
University of Tabriz
Vahid Mayeli
University of Tabriz
Esmaeil Zavvar
University of Tabriz
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :