Multi-Objectives Optimization of Fastener Location in a Bolted Joint
Notice bibliographique
Résumé
During component development of multiple fastener bolted joints, it was observed that one or two fasteners had a higher potential to slip when compared to other fasteners in the same joint. This condition indicated that uneven distribution of the service loads was occurring in the bolted joints. The need for an optimization tool was identified that would take into account various objectives and constraints based on real world design conditions. The objective of this paper is to present a method developed to determine optimized multiple fastener locations within a bolted joint for achieving evenly distributed loads across the fasteners during multiple load events. The method integrates finite element analysis (FEA) with optimization software using multi-objective optimization algorithms. Multiple constraints were also considered for the optimization analysis. In use, each bolted joint is subjected to multiple service load conditions (load cases). Each of these load cases requires evaluation to validate the fastened joint. Additionally, geometric limitations that define the available joint footprint had to be included in the analysis. The case study was conducted on 3-bolt and 4- bolt powertrain mount brackets. By using this multi-objective optimization tool, the fasteners' locations are determined based on equalizing the shear loads on each fastener for all the joint service load cases, and a robust joint design is achieved by identifying the minimum fastener size required to maintain joint integrity and fastener commonality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».