Numerical Investigation of Temperatures in Ultra-Large Off-the-Road Tires Under Operating Conditions at Mine Sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study is to conduct a numerical investigation to examine the temperatures in off-the-road (OTR) tires under operating conditions at mine sites. To achieve this, a new mathematical equation was developed based on a modified Mooney–Rivlin (MR) strain energy function, the pseudo-elasticity theory, and the inverse analysis method. This equation was used to determine the internal heat generation rates of tire rubbers. With heat generation rates, the governing equation of heat conduction and the mathematical expression of boundary conditions were further generated to describe the heat transfer in tire rubbers. Based on these equations, a novel finite element (FE) OTR tire thermal (OTRTire-T) model was developed. This OTRTire-T model was used to numerically investigate temperatures in OTR tires at vertical loads from 0.34 to 1.04 MN, hauling speeds from 5 to 30 km/h, and ambient temperatures from −30 to 40 °C. The results showed that a large vertical load (e.g., 1.04 MN) increased the tire rubber temperatures considerably. Tire rubber temperature also increased with an increase in hauling speeds, and the increase became more significant at larger vertical loads (e.g., 1.04 MN). The OTRTire-T model identified an inverse proportional relationship between the rubber temperature increments and the ambient temperatures from −30 to 40 °C. Nonetheless, the rubber temperature in the OTR tire increased relatively rapidly with an increase in ambient temperatures.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».