Measurement and modelling of the fatigue life of rubber mounts for an automotive powertrain at high temperatures
Notice bibliographique
Résumé
A fatigue experiment is carried out on filled natural rubber specimens with two different Shore hardnesses (45 and 50) and three different temperatures (23 °C, 60 °C and 90 °C) under uniaxial tension loads. The measured fatigue life data obtained under different displacement loads are used to formulate fatigue life prediction models corresponding to different operating temperatures for the two hardnesses using the peak engineering strain as the damage parameter. The influences of the temperature, the stress softening at high temperatures and the hardness on the fatigue life of rubbers are measured and discussed. The proposed models are used to predict the fatigue life of a rubber mount for a powertrain mounting system. The validity of the prediction model is demonstrated by comparisons with the measured fatigue life data of the rubber mount at 90 °C. A method for determining the damage parameters required for predicting the fatigue life is presented on the basis of the finite element model of the rubber mount. The Mooney–Rivlin constitutive constants of the hyperelastic rubber material are identified on the basis of the measured data on the specimens. Comparisons of the measured and the estimated fatigue lives of the rubber mount at 90 °C revealed reasonably good agreement. The ratio of the predicted fatigue life to the measured fatigue life was within a factor of 2 under the range of loading conditions considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».