Establishment of Methodology for Prediction of Fatigue Life of Connecting Rod through Virtual Simulation
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The application of virtual simulation of Engine components has become an integral part of design and development process. Virtual simulation offers opportunities to reduce number of physical tests during design verification and validation and thereby helps in achieving considerable reduction in development time and cost.</div><div class="htmlview paragraph">This paper explains a case study that was essential for assessment of strength &amp; fatigue analysis of diesel engine connecting rod as a part of engine development program for power upgrade through Turbo charging. The methodology adopted simulates major loading conditions for Compressive&amp; Tensile stresses &amp; fatigue life of connecting rod. Finite element analysis was done to calculate static displacement, strain and stresses under maximum compressive and tensile loading which were then used for critical point evaluation. Fatigue analysis and longevity is assessed through ANSYS. To validate the methodology developed; accelerated physical fatigue testing was carried out on the rig and results were compared. A very close correlation could be established between FEM results and failure on physical test samples. The repetitive results helped us to set appropriate design factor of safety for such applications. This methodology can be used to optimize the design of connecting rod and virtually validate in early stage of product design cycle thereby reducing no. of prototype tests.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».