SACS Broad-Band Random Process

K.Kurojjanawong

15-Sep-2016

พอดีผมสงสัยเรื่องนี้ เลยไปถาม Bentley มา เนื่องจากเห็นว่า SACS มันมี options ให้คิด broad-band spectrum ด้วย แต่ไม่อธิบายอะไรเลย

คนของ Bentley ยังไม่รู้เลย บอกต้องไปเช็ค กับ ฝ่ายพัฒนาก่อน หายไปหลายวันมากกว่าจะกลับมา คำตอบ คือ SACS ใช้วิธีของ Dirlik (1985) ซึ่งคิดยังไง ก็เดี๋ยวขอผมไปอ่านก่อน สามารถหาโหลด PhD Thesis เค้าได้จากในเน็ตทั่วไป

จริงๆ มีอีกหลายวิธี อย่างเช่น Wirsching and Light (1980), Chaudhury and Dover (1985) etc. ซึ่งมันง่ายกว่าวิธีของ Dirlik (1985) แต่อาจจะค่อนข้าง simplified สักหน่อย

ถ้าใครอ่านที่ผมโพส ไปอีกห้องหนึ่งเมื่อไม่นานมานี้ คงจะเข้าใจว่า Broad-Band มันคืออะไร ที่เราใช้กันอยู่ทุกวันนี้ คือ Narrow Band Random Process ที่สมมติว่า Response Density Spectrum แคบและสูงมาก ถ้าทำ Fourier Integral กลับมาจากได้ Random Process Time History ที่ มั่วสุดๆ คือ หา Peak และ Trough ยากมาก ส่วนใหญ่เค้าเลยใช้วิธีนับจำนวนลูกด้วย Rainflow Counting Method ที่เหมือนหยดน้ำไหลลงบนหลังคาเจดีย์ บางครั้งเค้าก็เรียกกันว่า Pagoda method

ไอ้ Narrow band ที่เราสมมติไว้ ทำให้เราสามารถจะใช้สมมติฐานต่อมาคือ การกระจายของ Peak เป็นแบบ Rayleigh Distribution งั้นก็ไปเข้าสมการของ Rayleigh เพื่อหา Response ที่ Probability ต่างๆ ได้ แต่มันจะ Narrow ได้ ต้องไปเช็ค Spectral width มัน ว่ามันแคบพอจะเรียกว่า Narrow-band ได้มั้ย ซึ่งอย่างที่บอก ผมเคยเช็คหลายครั้งและหลายงาน ผมยังไม่เห็นมันจะ Narrow ตรงไหนเลย แถมค่อน ไปทาง Broad-band อีกต่างหาก ทำให้ สมมติฐานว่ามันกระจายแบบ Rayleigh มันก็ผิดไปด้วย ยิ่งมันค่อนไปทาง Broad-band เท่าไร การกระจายของ Peak มันก็จะวิ่งไปสู่ Rice Distribution

ส่วนใหญ่ เค้าก็ หาวิธีปรับแก้เอา คือ คำนวณเป็น Narrow-band แต่หาตัว correction factor เข้าไปปรับแก้จากผลของ Broad-band แต่ไอ้วิธีของ Dirlik (1985) ทำยังไง นี่เดี๋ยวขออ่านก่อน print ออกมาหลายวันหล่ะ แต่ยังไม่มีเวลาอ่านสักที

Ref.

Dirlik, Turan (1985), “Application of computers in fatigue analysis” PhD thesis, University of Warwick.