Analytical Modeling of Self-Loosening of Bolted Joints Subjected to Transverse Loading
Notice bibliographique
Résumé
Self-loosening of bolted joints is a common issue in structural connections and machine design. This phenomenon can not only cause the industry a lot of losses due to maintenance but can result in catastrophic incidents leading to environment and health issues. This paper presents a new analytical model with an improved criterion that could be used to predict self-loosening of bolted joints. A complete study involving analytical, numerical, and experimental work has been conducted to give an insight of the mechanism leading to self-loosening of bolted joints and support the developed model. Particular focus is put on the effect of the clamping plate thickness on the self-loosening of the joint. A fully instrumented experimental setup, in conjunction with an M12-1.75 bolt, is deployed to track the bolt tension decrease with the application of an imposed cyclic transverse displacement. In addition to the measurement of the transverse relative displacement between the two clamping parts, the clamping and transverse loads are also recorded. Finally, the relative rotation between the bolt and the nut is measured by means of a rotation sensor directly installed on the nut. The results show that there is a good agreement between the analytical, numerical and experimental results. The new model is compared with finite element method (FEM) and experimentation for different plate thickness configurations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».