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Enregistrement W2313109259 · doi:10.2514/6.2006-6984

Multidisciplinary Design Optimization of a Zero Emission Vehicle Chassis Considering Crashworthiness and Hydroformability

2006· article· en· W2313109259 sur OpenAlex
Nicholas Cristello, Il Yong Kim

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revue11th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of ExcellenceNetworks of Centres of Excellence of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCrashworthinessChassisAutomotive engineeringZero emissionMultidisciplinary approachMultidisciplinary design optimizationVehicle safetyAutomotive industryComputer scienceEngineeringAerospace engineeringStructural engineeringElectrical engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThis 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, disti...

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle