Sessa, Salvatore (2008) Application of the Tail-Equivalent Linearization Method for Stochastic Dynamic Analysis with Asymmetric Hysteresis. [Tesi di dottorato] (Inedito)
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| Tipologia del documento: | Tesi di dottorato | ||||
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| Lingua: | English | ||||
| Titolo: | Application of the Tail-Equivalent Linearization Method for Stochastic Dynamic Analysis with Asymmetric Hysteresis | ||||
| Autori: |
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| Data: | 30 Novembre 2008 | ||||
| Numero di pagine: | 178 | ||||
| Istituzione: | Università degli Studi di Napoli Federico II | ||||
| Dipartimento: | Ingegneria dei materiali e della produzione | ||||
| Dottorato: | Ingegneria dei materiali e delle strutture | ||||
| Ciclo di dottorato: | 21 | ||||
| Coordinatore del Corso di dottorato: |
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| Coordinatore del Corso di dottorato (extra): |
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| Tutor: |
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| Data: | 30 Novembre 2008 | ||||
| Numero di pagine: | 178 | ||||
| Parole chiave: | Nonlinear Random Vibrations Analysis | ||||
| Settori scientifico-disciplinari del MIUR: | Area 08 - Ingegneria civile e Architettura > ICAR/09 - Tecnica delle costruzioni Area 08 - Ingegneria civile e Architettura > ICAR/08 - Scienza delle costruzioni |
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| Depositato il: | 13 Nov 2009 14:07 | ||||
| Ultima modifica: | 09 Dic 2014 10:09 | ||||
| URI: | http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/3329 |
Abstract
The tail-equivalent linearization method (TELM) is used to investigate the stationary response of a system having a highly asymmetric hysteretic behavior and subjected to a discretized white-noise excitation. The equivalent linear system is defined by equating its tail probability with the first-order approximation of the tail probability of the nonlinear response. The equivalent linear system is determined in a non-parametric form in terms of its impulse response function, which depends on the response threshold of interest. The method is able to capture the non-Gaussian and asymmetric distribution of both the point-in-time response and the extreme response over a time interval (the first-passage probability) for large thresholds (small exceedance probabilities), which are of interest in reliability analysis.
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