Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Publikacje
Pomoc (F2)
[111500] Artykuł:

The solution of nonlinear direct and inverse problems for beam by means of the Trefftz functions

Czasopismo: European Journal of Mechanics - A/Solids   Tom: 92, Strony: 1-6
ISSN:  0997-7538
Opublikowano: Listopad 2021
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Do oświadczenia
nr 3
Grupa
przynależności
Dyscyplina
naukowa
Procent
udziału
Liczba
punktów
do oceny pracownika
Liczba
punktów wg
kryteriów ewaluacji
Artur Maciąg orcid logo WZiMKKatedra Informatyki i Matematyki Stosowanej**Takzaliczony do "N"Inżynieria mechaniczna50100.00100.00  
Anna Pawińska orcid logo WZiMKKatedra Matematyki i Fizyki*Takzaliczony do "N"Inżynieria lądowa, geodezja i transport50100.00100.00  

Grupa MNiSW:  Publikacja w czasopismach wymienionych w wykazie ministra MNiSzW (część A)
Punkty MNiSW: 100


Pełny tekstPełny tekst     DOI LogoDOI    
Keywords:

Trefftz functions  beam vibration  Picards iterations  nonlinear partial differential equation  nonlinear vibrations 



Abstract:

Mathematical modelling makes it possible to analyse physical phenomena which are frequently described by non-linear differential equations. Those equations can be solved by a number of numerical methods, but not all are efficient. The paper presents an approximate solution of the nonlinear problems for beam vibrations. The main aim of this work is to develop an efficient method for solving inverse nonlinear and time-dependent problems. The main idea of this method is a decomposition of a nonlinear operator into a linear and nonlinear part. Next, the Picard’s iterations are used. In each iteration a linear combination of the Trefftz functions for the linear operator is used. The nonlinearity is treated as an inhomogeneity for the linear operator. Hence, in each iteration a linear inhomogeneous equation is solved. The presented numerical examples confirm efficiency of the method in finding a stable solution of inverse nonlinear problems, even with noisy data.