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Enregistrement W2799935307 · doi:10.4271/10-02-01-0004

Automotive Components Fatigue and Durability Testing with Flexible Vibration Testing Table

2018· article· en· W2799935307 sur OpenAlexafffund
Ebadur Rahman, Nan Wu, Christine Wu

Notice bibliographique

RevueSAE International journal of vehicle dynamics, stability, and NVH · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical and Thermal Properties Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDurabilityAutomotive industryFatigue testingVibrationAutomotive engineeringStructural engineeringEngineeringReliability engineeringComputer scienceMaterials scienceComposite materialAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accelerated durability testing of automotive components has become a major interest for the ground vehicle Industries. This approach can predict the life characteristics of the vehicle by testing fatigue failure at higher stress level within a shorter period of time. Current tradition of laboratory testing includes a rigid fixture to mount the component with the shaker table. This approach is not accurate for the durability testing of most vehicle components especially for those parts connected directly with the tire and suspension system. In this work, the effects of the elastic support on modal parameters of the tested structure, such as natural frequencies, damping ratios and mode shapes, as well as the estimated structural fatigue life in the durability testing were studied through experimental testing and numerical simulations. First, a specially designed sub-scaled experimental testing bed with both rigid and elastic supports was developed to study the effects of the additional elastic support and the mass on the change of structural modal parameters. The significant modal parameters variation due to the additional elastic support was clearly illustrated by the experimental results. Moreover, the modal parameters with elastic support were then used to build and tune the finite element model (FEM). Afterwards, the accelerated durability profiles of both sine sweep and random vibration were applied to the FEM to compare the deviation of the cumulative fatigue damage between the tested structures with elastic and rigid supports. This work reveals and explains the inaccuracy of the current Accelerated Durability Testing system with rigid support foundation, which introduces a significant amount of variation in fatigue damage compared with the elastic foundation case for both Sine-Sweep and Random loading conditions while the dynamic properties of the tested structure with rigid support are different to the real situation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,197 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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