Direct Normal Form Analysis of Oscillators with Different Combinations of Geometric Nonlinear Stiffness Terms
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 374
فایل این مقاله در 16 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_JACM-7-0_015
تاریخ نمایه سازی: 20 مرداد 1400
چکیده مقاله:
Nonlinear oscillators with geometric stiffness terms can be used to model a range of structural elements such as cables, beams and plates. In particular, single-degree-of-freedom (SDOF) systems are commonly studied in the literature by means of different approximate analytical methods. In this work, an analytical study of nonlinear oscillators with different combinations of geometric polynomial stiffness nonlinearities is presented. To do this, the method of direct normal forms (DNF) is applied symbolically using Maple software. Closed form (approximate) expressions of the corresponding frequency-amplitude relationships (or backbone curves) are obtained for both ε and ε۲ expansions, and a general pattern for ε truncation is presented in the case of odd nonlinear terms. This is extended to a system of two degrees-of-freedom, where linear and nonlinear cubic and quintic coupling terms exist. Considering the non-resonant case, an example is shown to demonstrate how the single mode backbone curves of the two degree-of-freedom system can be computed in an analogous manner to the approach used for the SDOF analysis. Numerical verifications are also presented using COCO numerical continuation toolbox in Matlab for the SDOF examples.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ayman Nasir
Department of Mechanical Engineering, The University of Sheffield, Sheffield, S۱ ۳JD, UK
Neil Sims
Department of Mechanical Engineering, The University of Sheffield, Sheffield, S۱ ۳JD, UK
David Wagg
Department of Mechanical Engineering, The University of Sheffield, Sheffield, S۱ ۳JD, UK
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 :