Identification of two-dimensional prestress fields in inhomogeneous plates

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Based on the model of in-plane oscillations of inhomogeneous prestressed plates, the new inverse problems of identifying the components of the prestress tensor via acoustic response probing are considered for the plates with and without holes and inclusions; the prestress components are assumed to be functions of two coordinates. Prestresses were set as a result of solving auxiliary problems of static loading of plates by some initial mechanical load. To solve the main and auxiliary problems of calculating the plates’ displacement functions, a finite element (FE) scheme was developed based on the derived corresponding weak problem statements, implemented in the form of software systems in the FE package FreeFem++. Rectangular plates clamped along one face, both solid and having a hole or a rigid insert, were considered. Inverse problems of identification of three prestress functions depending on two coordinates are formulated on the basis of additional data about the acoustic response on the non-clamped edges of the plates as a result of considering several sets of probing loads at several frequencies. In view of the nonlinearity of the inverse problems under study, an iterative approach was developed to solve them, which combines solving the direct problems for current approximations of the desired functions and the determination of the corresponding corrections from the operator equation built at each iteration. To solve the operator equation, a projection method has been employed that allows one to present the corrections in the form of expansions in terms of some smooth given functions and reduce the problem solution to the study of ill-conditioned SLAEs with respect to sets of the expansion coefficients using the A. N. Tikhonov method. The results of computational experiments on the simultaneous identification of two-dimensional prestress fields corresponding to various types of initial actions on the considered plates are discussed.

About the authors

Ivan V. Bogachev

I. I. Vorovich Institute of Mathematics, Mechanics and Computer Sciences, Southern Federal University; South Federal University

ORCID iD: 0000-0002-4725-5102
Scopus Author ID: 54896501000
ResearcherId: H-7903-2016
8A Milchakova St., Rostov-on-Don 344090, Russia

Rostislav D. Nedin

I. I. Vorovich Institute of Mathematics, Mechanics and Computer Sciences, Southern Federal University; South Federal University

ORCID iD: 0000-0003-4366-9591
8A Milchakova St., Rostov-on-Don 344090, Russia

References

  1. Ватульян А. О., Дударев В. В., Недин Р. Д. Предварительные напряжения: моделирование и идентификация. Ростов-на-Дону : Изд-во ЮФУ, 2015. 206 с.
  2. Carpinteri A., Pugno N. Thermal loading in multi-layer and/or functionally graded materials: Residual stress field, delamination, fatigue and related size effects // International Journal of Solids and Structures. 2006. Vol. 43, iss. 3–4. P. 828–841. https://doi.org/10.1016/j.ijsolstr.2005.05.009
  3. Дородов П. В., Поспелова И. Г. Исследование напряженного состояния в пластине, ослабленной концентратором напряжений // Достижения науки и техники АПК. 2013. № 8. С. 67–70.
  4. Schajer G. S. Practical Residual Stress Measurement Methods. Wiley, 2013. 560 p.
  5. Guo J., Fu H., Pan B., Kang R. Recent progress of residual stress measurement methods: A review // Chinese Journal of Aeronautics. 2021. Vol. 34, iss. 2. P. 54–78. https://doi.org/10.1016/j.cja.2019.10.010
  6. Uzun F., Korsunsky A. M. The use of eigenstrain theory and fuzzy techniques for intelligent modeling of residual stress and creep relaxation in welded superalloys // Materials Today: Proceedings. 2020. Vol. 33, iss. 4. P. 1880–1883. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.04.910
  7. Ma W., Zhang H., Zhu W., Xu F., Yang C. Study on Residual Stress of Welded Hoop Structure // Applied Sciences. 2021. Vol. 10, iss. 8. Art. 2838. https://doi.org/10.3390/app10082838
  8. Li N., Zhang M., Ye J.-L., Liu C. Experimental investigation on residual stress distribution in zirconium/titanium/steel tri-metal explosively welded composite plate after cutting and welding of a cover plate // Journal of Manufacturing Processes. 2021. Vol. 64. P. 55–63. https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2021.01.034
  9. Yi S., Wu Y., Gong H., Peng C., He Y. Experimental Analysis and Prediction Model of Milling-Induced Residual Stress of Aeronautical Aluminum Alloys // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, iss. 13. Art. 5881. https://doi.org/10.3390/app11135881
  10. Huang C., Wang L., Wang K. Residual stress identification in thin plates based on modal data and sensitivity analysis // International Journal of Solids and Structures. 2022. Vol. 236–237, iss. 4. Art. 111350. https://doi.org/10.1016/j.ijsolstr.2021.111350
  11. Nedin R. D., Vatulyan A. O., Bogachev I. V. Direct and inverse problems for prestressed functionally graded plates in the framework of the Timoshenko model // Mathematical Methods in the Applied Sciences. 2018. Vol. 41, iss. 4. P.1600–1618. https://doi.org/10.1002/mma.4688
  12. Nedin R. D. Modeling and frequency analysis of prestressed functionally graded plates with holes // Computational Continuum Mechanics. 2019. Vol. 12, iss. 2. P. 192–201. https://doi.org/10.7242/1999-6691/2019.12.2.17
  13. Bogachev I. V. Determination of Prestress in Circular Inhomogeneous Solid and Annular Plates in the Framework of the Timoshenko Hypotheses // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, iss. 21. Art. 9819. https://doi.org/10.3390/app11219819
  14. Nedin R. D., Vatulyan A. O. Inverse Problem of Non-homogeneous Residual Stress Identification in Thin Plates // International Journal of Solids and Structures. 2013. Vol. 50, iss. 13. P. 2107–2114. https://doi.org/10.1016/j.ijsolstr.2013.03.008
  15. Жуков М. Ю., Ширяева Е. В. Использование пакета конечных элементов FreeFem++ для задач гидродинамики, электрофореза и биологии : учеб. пособие. Ростов-на-Дону : Изд-во ЮФУ, 2008. 256 с.
  16. Ватульян А. О. Коэффициентные обратные задачи механики. Москва : Физматлит, 2019. 272 с.
  17. Богачев И. В., Ватульян А. О., Дударев В. В., Лапина П. А., Недин Р. Д. Идентификация свойств неоднородной пластины в рамках модели Тимошенко // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2017. Т. 17, вып. 4. С. 419–430. https://doi.org/10.18500/1816-9791-2017-17-4-419-430
  18. Nedin R. D., Vatulyan A. O., Dudarev V. V., Bogachev I. V. Detection of nonuniform residual strain in a pipe // International Journal of Solids and Structures. 2018. Vol. 139–140. P. 121–128. https://doi.org/10.1016/j.ijsolstr.2018.01.026
  19. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. Москва : Наука, 1986. 288 с.
  20. Ватульян А. О., Богачев И. В. О проекционном методе идентификации характеристик неоднородных тел // Доклады Академии наук. 2018. Т. 478, № 5. С. 532–535. https://doi.org/10.7868/S0869565218050079, EDN: YPEEZO

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».