A New Method of d'Alembert's Principle Finite Element Based Fatigue Calculation with Input of Loads and Accelerations
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The common practice in finite element based fatigue calculation with multiple channels of road load is to perform a set of unit load static stress analysis and conduct stress time history construction later during fatigue calculation. The main advantage of this so-called quasi-static finite element based fatigue calculation is to avoid time-consuming dynamic stress analysis and also reduce static stress analysis from millions of real load cases to a few dozens unit-load cases. The main disadvantage of this quasi-static finite element based fatigue calculation is the absence of vibration-induced stresses in stress time history construction and fatigue analysis. A decade ago, a modal transient finite element based fatigue calculation was proposed to introduce vibration-induced stresses into finite element based fatigue calculation. The idea is to add vibration-induced modal stresses to load-induced instant stresses in stress time history construction and fatigue calculation. But a time consuming modal transient dynamic analysis has to be conducted in generating modal coefficient time histories. This paper will introduce a new approach to include vibration stress in fatigue calculation without requiring any dynamic analysis. The concept is to have some critical acceleration data, acquired with load data during road load data acquisition, and convert the acquired acceleration data into additional operating loads for stress time history construction and fatigue calculation. This paper will present two steering linkage system prototype vibration fatigue case studies and demonstrate fatigue life calculation accuracy from this new d'Alembert's principle finite element based fatigue calculation.</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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».