Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

03.08.2017 | Ausgabe 9/2017

Experimental Mechanics 9/2017

Nonlinear Parameter Identification of a Mechanical Interface Based on Primary Wave Scattering

Zeitschrift:
Experimental Mechanics > Ausgabe 9/2017
Autoren:
K. J. Moore, M. Kurt, M. Eriten, J. C. Dodson, J. R. Foley, J. C. Wolfson, D. M. McFarland, L. A. Bergman, A. F. Vakakis

Abstract

We study stress-wave propagation in an impulsively forced split Hopkinson bar system incorporating a threaded interface. We first consider only primary transmission and reflection and reduce the problem to a first-order, strongly nonlinear ordinary differential equation governing the displacement across the interface, called the primary-pulse model. The interface is modeled as an adjusted-Iwan element, which is characterized by matching experimental and numerical eigenfrequencies as well as primary pulse amplitudes. We find that the adjusted-Iwan element parameters are dependent on preload and impact velocity (input force). A high-order finite element model paired with the identified adjusted-Iwan element is used to simulate multiple transmissions and reflections across the interface. We find that the finite element simulation reproduces the experimental results in both the wavelet and Fourier domains, validating the identification method. Our findings demonstrate that the primary-pulse model can be used for experimental parameter identification of nonlinear interfaces in waveguides.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit dem Kombi-Abo erhalten Sie vollen Zugriff auf über 1,8 Mio. Dokumente aus mehr als 61.000 Fachbüchern und rund 500 Fachzeitschriften aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit dem Technik-Abo erhalten Sie Zugriff auf über 1 Mio. Dokumente aus mehr als 40.000 Fachbüchern und 300 Fachzeitschriften aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 9/2017

Experimental Mechanics 9/2017Zur Ausgabe

Premium Partner

in-adhesivesMKVSNeuer Inhalt

BranchenIndex Online

Die B2B-Firmensuche für Industrie und Wirtschaft: Kostenfrei in Firmenprofilen nach Lieferanten, Herstellern, Dienstleistern und Händlern recherchieren.

Whitepaper

- ANZEIGE -

Künstliche Intelligenz und die Potenziale des maschinellen Lernens für die Industrie

Maschinelles Lernen ist die Schlüsseltechnologie für intelligente Systeme. Besonders erfolgreich ist in den letzten Jahren das Lernen tiefer Modelle aus großen Datenmengen – „Deep Learning“. Mit dem Internet der Dinge rollt die nächste, noch größere Datenwelle auf uns zu. Hier bietet die Künstliche Intelligenz besondere Chancen für die deutsche Industrie, wenn sie schnell genug in die Digitalisierung einsteigt.
Jetzt gratis downloaden!

Marktübersichten

Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen. 

Bildnachweise