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자료유형
학술저널
저자정보
Zuo, Fang-Jun (School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) Li, Yan-Feng (Center for System Reliability and Safety, University of Electronic Science and Technology of China) Huang, Hong-Zhong (Center for System Reliability and Safety, University of Electronic Science and Technology of China)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제22권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
193 - 200 (8page)

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From the viewpoint of engineering applications, the prediction of the failure of bogies plays an important role in preventing the occurrence of fatigue. Fatigue is a complex phenomenon affected by many uncertainties (such as load, environment, geometrical and material properties, and so on). The key to predict fatigue damage accurately is how to quantify these uncertainties. A Bayesian model is used to account for the uncertainty of various sources when predicting fatigue damage of structural components. In spite of improvements in the design of fatigue-sensitive structures, periodic non-destructive inspections are required for components. With the help of modern nondestructive inspection techniques, the fatigue flaws can be detected for bogie structures, and fatigue reliability can be updated by using Bayesian theorem with inspection data. A practical fatigue analysis of welded bogies is utilized to testify the effectiveness of the proposed methods.
#bogies fatigue #Bayesian #uncertain #crack growth #nondestructive inspection

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