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Enregistrement W4379052991 · doi:10.5267/j.esm.2023.5.005

Negative stiffness honeycomb structure as automobile leaf spring: A numerical investigation

2023· article· en· W4379052991 sur OpenAlexaffvenue
Fahim Faisal Arnob, Md Sayed Anwar, Md Shariful Islam, Md Arifuzzaman, Md Abdullah Al Bari

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeaf springSpring (device)Structural engineeringFinite element methodStiffnessVibrationStress (linguistics)Materials scienceShock absorberNatural frequencyHoneycombModal analysisComposite materialEngineeringAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The leaf spring is one of the main components in an automobile which carries the weight of the vehicle and passenger as well as absorbs the vibration and shock produced due to road irregularities. The weight, natural frequency, stress developed, energy absorption, fatigue life, etc. are the key factors that need to be considered to design a leaf spring. Towards that, a novel design integrating a Negative Stiffness Honeycomb Structure (NSHS) in the leaf spring is proposed. The proposed design and the traditional leaf spring are analyzed using the commercially available Finite Element Method (FEM) software Abaqus. Both the traditional and NSHS models were created using Solidworks and modal, harmonic, structural, and transient analyses were performed. It is found that the natural frequency of the NSHS leaf spring is well above the frequency produced due to road irregularities although it is lower than the traditional spring. The total weight of the NSHS spring structure is reduced significantly by 30.73% compared to the traditional spring. Structural analysis shows a lower stress development and higher energy absorption capacity for the NSHS leaf spring. Transient analysis reveals lower mean stress in the proposed NSHS spring. The fatigue life is also found to be 82.78 % higher in the proposed design. The NSHS-incorporated novel leaf spring design may be an excellent alternative to the traditional leaf spring.

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 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,554
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
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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