Holistic design and software aided finite element analysis (FEA) of an All-Terrain Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
We have tried to design an All-Terrain Vehicle that meets international standards and is also cost effective at the same time. We have focused on every single system to improve the performance of each component. Our vehicle can navigate through almost all terrain, which ultimately is the objective behind the making of any All-Terrain Vehicle. We began the task of designing by conducting extensive research of each main component of the vehicle. We did not want to design certain areas such as the frame, and then make the rest to fit. We considered each component to be significant, and thereby designed the vehicle as a whole trying to optimize each component while constantly considering how other components would be affected. This forced us to think outside the box, research more thoroughly, and redesign components along the way in order to have a successful design. Combining this design methodology with the standard engineering design process enabled us to achieve a perfect match of aesthetics, performance, and ease of operation. Our current design is reliable and stable. Extensive research helped us pinpoint the needs of the customers which helped us to refine our design further. We used the necessary parameters to create a Qualitative Function Diagram (QFD) to determine which parameters were the most critical. These key parameters ranging from most critical to least critical are safety, reliability, low cost, ease of operation and maintenance, and overall performance. Key words: Power train, final-drive, rack and pinion, suspension, brakes, roll cage, double Wishbone suspension.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».