Fast computation of preloaded bolted circular joint aiming at fatigue bolt sizing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to deal with a new modelization method which aims at fatigue sizing of preloaded bolted joints. Industrial design offices indeed need new models which, on the one hand, take bending of the bolts and geometrical non‐linearity into account and, on the other hand, run fast enough to be used for preliminary design stages. Usual sizing procedures derive from VDI recommendations, which makes them inaccurate. On the contrary, classical finite element methods are revealed to be very costly. Design/methodology/approach The first task lies in reducing the physical problem down and model the structure using axisymmetrical elements. Then, the core of the method lies in modifying the stiffness matrix of a tube element, in order to modify the axial compression stiffness to the one used by preloaded assembly classical computations. Eventually, a 2D finite element model is programmed which takes advantage of the modified element. A mounting was built to reproduce the typical loading of a slewing bearing. Experimental tests were carried out in order to help analyse the problem and to check finite element simulation results. Findings Sample experimental results are presented which confirm the need for new models and validate the 2D model that was developed. Research limitations/implications The new finite element, as well as the set of hypotheses that are used, appear to be usable for other bolted joints. Practical implications A software was produced for the industrial partners, which is usable by non FE‐specialists. Originality/value This work may serve as a basis for building fast and accurate finite element models of other types of bolted joints.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».