W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz plik Pobierz BibTeX

Tytuł

On a remarkable geometric-mechanical synergism based on a novel linear eigenvalue problem

Autorzy

[ 1 ] Instytut Analizy Konstrukcji, Wydział Inżynierii Lądowej i Transportu, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.7] Inżynieria lądowa i transport

Rok publikacji

2021

Opublikowano w

Acta Mechanica

Rocznik: 2021 | Tom: vol. 232 | Numer: iss. 12

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Streszczenie

EN The vertices of two specific eigenvectors, obtained from a novel linear eigenvalue problem, describe two curves on the surface of an N-dimensional unit hypersphere. N denotes the number of degrees of freedom in the framework of structural analysis by the Finite Element Method. The radii of curvature of these two curves are 0 and 1. They correlate with pure stretching and pure bending, respectively, of structures. The two coefficient matrices of the eigenvalue problem are the tangent stiffness matrix at the load level considered and the one at the onset of loading. The goals of this paper are to report on the numerical verification of the aforesaid geometric-mechanical synergism and to summarize current attempts of its extension to combinations of stretching and bending of structures.

Data udostępnienia online

19.11.2021

Strony (od-do)

4969 - 4985

DOI

10.1007/s00707-021-03091-5

URL

https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00707-021-03091-5

Typ licencji

CC BY (uznanie autorstwa)

Tryb otwartego dostępu

czasopismo hybrydowe

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

przed opublikowaniem

Pełny tekst artykułu

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

100

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

100

Impact Factor

2,645

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.