Combing DGS and finite element for stress analysis using inverse boundary method.
Combing DGS and finite element for stress analysis using inverse boundary method.
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使用逆边界法结合 DGS 和有限元进行应力分析。
DOI：
10.1364/ao.53.008350
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发表时间：
2014-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Cheng, Heming
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang, Rui;Guo, Ran;Cheng, Heming
数字梯度传感（DGS）数据结合有限元方法，提出了应力集中区的应力解。局部有限元模型的边界条件，即沿边界沿着的节点力，由DGS方法获得的实验值反求。DGS方法直接测量笛卡尔应力梯度分量。在表面上所有感兴趣的点的笛卡尔应力的总和是从应力梯度使用线性最小二乘法获得的。因此，和应力用于计算局部模型的未知边界条件。在计算边界条件后，通过直接有限元法计算各个应力分量。通过对一个三点弯曲试件压缩问题的计算，验证了该方法的有效性。结果表明，该方法可以根据DGS数据确定局部有限元模型的边界条件，进而得到各点应力。
Digital gradient sensing (DGS) data combined with the finite-element method is proposed for stress solutions over the stress concentration area. Boundary conditions for a local finite element model, that is, the nodal force along the boundaries, are inversely determined from experimental values obtained by the DGS method. The DGS method measures the Cartesian stress gradient components directly. The sum in Cartesian stresses at all interesting points on the surface is obtained from the stress gradient using the linear least squares method. Thus, the sum stresses are used to compute the unknown boundary conditions for the local model. After boundary conditions are computed, the individual stress components are calculated by the direct finite element method. The effectiveness is demonstrated by applying the proposed method to a three-point bending specimen under the compression problem. Results show that the boundary conditions of the local finite element model can be determined from the DGS data and then the individual stresses can be obtained by the proposed method.
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影响因子：
2.4
作者：
SUTTON, MA;TURNER, JL;CHAE, TA
通讯作者：
CHAE, TA
DOI：
10.1243/0309324011514449
发表时间：
2001-04
期刊：
The Journal of Strain Analysis for Engineering Design
影响因子：
--
作者：
D. Chen;A. Becker;I. A. Jones;T H Hyde;P. Wang
通讯作者：
D. Chen;A. Becker;I. A. Jones;T H Hyde;P. Wang
DOI：
10.1299/jsmea.47.298
发表时间：
2004-07
期刊：
Jsme International Journal Series A-solid Mechanics and Material Engineering
影响因子：
--
作者：
T. Sakagami;S. Kubo;Yasuyuki Fujinami;Y. Kojima
通讯作者：
T. Sakagami;S. Kubo;Yasuyuki Fujinami;Y. Kojima
影响因子：
2.4
作者：
D. Segalman;D. Woyak;R. Rowlands
通讯作者：
D. Segalman;D. Woyak;R. Rowlands
影响因子：
2.1
作者：
S. Haake;E. Patterson
通讯作者：
S. Haake;E. Patterson