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Enregistrement W1978268761 · doi:10.4271/2013-01-1435

Developing Generic Load Cases by Defining Maximum Spindle Loads as a Function of Corner Weight & Tire Sidewall Height

2013· article· en· W1978268761 sur OpenAlexaff
Jacob Szczudlak, Mark Villaire, Rajesh S. Rao

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensChrysler (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringFunction (biology)Automotive engineeringEngineeringComputer scienceCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Generic spindle loads are used in the upfront analysis for vehicle durability development. They represent different load case into the vehicle suspension system, such as potholes, cornering, and braking. The advantage of using these generic load cases is that they can be used upfront in the durability development process before hardware is available. The generic spindle loads are cascaded through the suspension system to generate component loads which can then be used for stress analysis.</div><div class="htmlview paragraph">The paper describes a study that was done to determine the validity of current generic spindle loads by analyzing spindle data from multiple vehicles in the same class. The paper will explain the initial data analysis that was done, which was normalizing the spindle loads by weight. In addition, the paper will then go into further detail on describing a relationship between spindle loads and tire sidewall height, which reduced the load scatter. To further develop a set of universal generic load cases that will fit a specific class of vehicles other tuning parameters were identified (which need additional analysis), that could reduce the load scatter even further. The most important finding was in the verification that this methodology appears to be feasible.</div></div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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