Application of Coupled Structural Acoustic Analysis and Sensitivity Calculations to a Tire Noise Problem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract REFERENCE: H. M. R. Aboutorabi and L. Kung, “Application of Coupled Structural Acoustic Analysis and Sensitivity Calculations to a Tire Noise Problem,” Tire Science and Technology, TSTCA, Vol. 40, No. 1, January – March 2012, pp. 25–41. ABSTRACT: Tire qualification for an original equipment (OE) program consists of several rounds of submissions by the tire manufacturer for evaluation by the vehicle manufacturer. Tires are evaluated both subjectively, where the tire performance is rated by an expert driver, and objectively, where sensors and testing instruments are used to measure the tire performance. At the end of each round of testing the evaluation results are shared and requirements for performance improvement for the next round are communicated with the tire manufacturer. As building and testing is both expensive and time consuming predictive modeling and simulation analysis that can be applied to the performance of the tire is of great interest and value. This paper presents an application of finite element analysis (FEA) modeling along with experimental verification to solve tire noise objections at certain frequencies raised by an original equipment manufacturer (OEM) account. Coupled structural-acoustic analysis method was used to find modal characteristics of the tire at the objectionable frequencies. Sensitivity calculations were then carried out to evaluate the strength of contribution from each tire component to the identified modes. Based on these findings changes to the construction were proposed and implemented that addressed the noise issue.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».