Load Development and Automation for Composite Bolted Joint Bearing and Bypass Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses a standardized methodology that has been defined for extraction of load data from a coarsely meshed finite element model to be input to bearing-bypass analysis of composite bolted joints. The Lockheed Martin Aeronautics in-house tool, IBOLT, uses a fracture-mechanics-based static strength analysis methodology to predict bearing-bypass capability and requires input of balanced freebody loads. Because bearing-bypass analysis margins are sensitive to load input, development of accurate loads according to a reliable standard methodology is critical in component design. The standardized methodology discussed here ensures consistent development of loads for a critical analysis in composite structures. The methodology has been captured in an automation tool, BIBOLT, which can be used to rapidly define, execute, and post-process large numbers of bearing-bypass analyses of composite bolted joints. I. Introduction This paper describes a standardized methodology for bearing and bypass analysis of bolted joints in composite materials. The methodology uses standardized freebody definitions to determine loads from finite element results that are used to drive a Lockheed Martin Aeronautics in-house analysis tool called IBOLT to calculate bearing and bypass margins. This standardized load extraction and analysis methodology has been automated in another inhouse tool called Batch IBOLT (BIBOLT), which dramatically speeds execution of high-volume bearing and bypass analysis. The paper first provides background discussion on the nature of composite bolted joint failure modes and analysis. Next it discusses the role of finite element models in load development for composite bolted joint analysis. Finally, the paper describes the capabilities and application of the automation tool that has been developed for executing large numbers of composite bolted joint analyses.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».