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Título : Continuous random field representation of stochastic moving loads
Autor: Golecki, Thomas
Gómez Sánchez, Fernando
Carrion Monsalve, Juan Eugenio
Billie F, Spencer Jr
Correspondencia: Golecki, Thomas, golecki2@illinois.edu
Palabras clave : Moving loads
Stochastic dynamics
Lyapunov equation
Padé approximation
Área de conocimiento FRASCATI amplio: 2. Ingeniería y Tecnología
Área de conocimiento FRASCATI detallado: 2.1.3 Ingeniería en Construcción
Área de conocimiento FRASCATI específico: 2.1 Ingeniería Civil
Área de conocimiento UNESCO amplio: 07 - Ingeniería, Industria y Construcción
ÁArea de conocimiento UNESCO detallado: 0732 - Construcción e Ingeniería Civil
Área de conocimiento UNESCO específico: 073 - Arquitectura y Construcción
Fecha de publicación : 2022
Volumen: Volumen 68
Fuente: Probabilistic Engineering Mechanics
metadata.dc.identifier.doi: 10.1016/j.probengmech.2022.103230
Tipo: ARTÍCULO
Abstract: 
While the problem of random loads moving across a beam has been studied extensively, the existing methods are limited in terms of their applicability. The most common approach uses modal superposition, which requires that the load be represented in terms of the structure's mode shapes, making the representation of the load intrinsically a function of the structure to which it is applied. To address this problem, this paper approximates the discrete stochastic moving load as a white noise passed through filters constructed with Padé approximants. The resulting model of the load is independent of the structure and enables efficient random vibration methods to be applied for solution of the problem. By representing the structure and the loading together in an augmented state space system, the variance of responses can be found directly and accurately, enabling the traffic-induced responses of a broader class of bridge structures to be analyzed. The effectiveness and usefulness of the proposed approach is demonstrated through two examples of bridge structures.
URI : https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85124945219&doi=10.1016%2fj.probengmech.2022.103230&partnerID=40&md5=507e5f08ea89c8b3084638f2dd4ed950
URI Fuente: https://www.sciencedirect.com/journal/probabilistic-engineering-mechanics
ISSN : 0266-8920
Aparece en las colecciones: Artículos

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