Large statically indeterminate truss and frame structures exhibit complex load-bearing behavior, and redundancy matrices are helpful for their analysis and design. Depending on the task, the full redundancy matrix or only its diagonal entries are required. The standard computation procedure has a high computational effort. Many structures fall in the category of moderately redundant, i.e., the ratio of the statical indeterminacy to the number of all load-carrying modes of all elements is less one half. This paper proposes a closed-form expression for redundancy contributions that is computationally efficient for moderately redundant systems. The expression is derived via a factorization of the redundancy matrix that is based on singular value decomposition. Several examples illustrate the behavior of the method for increasing size of systems and, where applicable, for increasing degree of statical indeterminacy.


翻译:大型超静定桁架与框架结构展现出复杂的承载行为,冗余矩阵对其分析与设计具有重要价值。根据具体任务需求,可能需要完整的冗余矩阵或仅需其对角线元素。标准计算方法存在计算量大的问题。许多结构属于中等冗余范畴,即其静不定次数与所有构件承载模态数量之比小于二分之一。本文提出一种闭式冗余贡献表达式,该方法对中等冗余系统具有显著的计算效率。该表达式基于奇异值分解的冗余矩阵分解法推导得出。通过多个算例展示了该方法在系统规模递增情况下的性能表现,并在适用条件下验证了静不定次数增加时的算法特性。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
2025年全球二十起重大无人机作战事件
专知会员服务
2+阅读 · 今天10:39
现代战争的隐蔽系统:伊朗战争十大启示
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:58
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
7+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
14+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员