Multidisciplinary design optimization of a zero-emission vehicle chassis considering crashworthiness and hydroformability
Notice bibliographique
Résumé
This research used multidisciplinary design optimization to optimize the ladder frame chassis of a zero-emission vehicle by simultaneously considering three objective functions: (a) chassis mass, (b) deceleration during collision, and (c) manufacturability of a part in hydroforming. Additionally, design constraints were placed on torsional and bending stiffness, maximum von-Mises stress, and the natural frequency in torsion and bending. Optimization was completed in a three-phase approach: phase one used a simplified chassis model to conduct topology optimization with genetic algorithms; phase two was conducted to determine an optimum cross-sectional type and shape; and phase three incorporated results from phases one and two, into a high-fidelity, three-dimensional chassis model, for gradient-based optimization. Results from all phases of the design optimization indicated that improvements could be made over the baseline configuration. Through examination of Pareto frontiers in phase three, distinct trade-offs were identified between all objective functions: a 5 per cent reduction in chassis mass was required to maximize hydroformability; to minimize mass required a 90 per cent increase in deceleration; and minimization of deceleration required an 18 per cent decrease in hydroformability. Tri-objective optimization was used to generate a three-dimensional Pareto frontier ‘surface’ to show the impact of one objective function on all others simultaneously.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».