Empirical modeling of stress concentration factors using finite element analysis and artificial neural networks for the fatigue design of tubular KT‐joints under combined loading

结构工程 有限元法 接头(建筑物) 应力集中 压力(语言学) 撑杆 弯曲 叠加原理 工程类 人工神经网络 边值问题 材料科学 数学 数学分析 计算机科学 机器学习 哲学 语言学
作者
Mohsin Iqbal,Saravanan Karuppanan,Veeradasan Perumal,Mark Ovinis,Hina Nouman
出处
期刊:Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures [Wiley]
卷期号:46 (11): 4333-4349 被引量:22
标识
DOI:10.1111/ffe.14122
摘要

Abstract The hotspot stress (HSS) approach for the fatigue design of tubular joints requires that peak HSS be known. Peak HSS in tubular joints is usually determined based on the stress concentration factor (SCF) estimated from empirical models developed through extensive experimental investigations and finite element analysis. While peak HSS usually occurs at a KT‐joint's crown and saddle points, its location may change if the tubular joint is subjected to a combination of axial, in‐plane bending, or out‐of‐plane bending loads. This study investigated the peak HSS and its location in a typical KT‐joint subjected to the combined loading. Specifically, empirical models to determine the SCF around the brace axis have been developed using extensive finite element analysis and artificial neural networks (ANN) simulations. Less than 3% error was noticed between peak HSS determined through developed models and FEA. Hence, the ANN‐based SCF equations and principle of superposition can be used to calculate peak HSS rapidly for fatigue design of tubular joints. This methodology is applicable for developing empirical models for SCF in other tubular joints and boundary conditions.
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