Deflection Prediction of an Anti-vibration Mount by Finite Element Analysis
Notice bibliographique
Résumé
To ensure the safety and dependability of rubber components, deflection analysis and prediction play a crucial role in process of design.Material property testing and finite element analysis (FEA) are combined to forecast the maximum deflection of a railway elastomeric pad.IRMRA (Indian Rubber Manufacturer's Research Association) developed the chloroprene rubber.Using the FEA method, maximum deflections of an anti-vibration mount under several compressive loads are calculated.Mooney-Rivlin nonlinear hyperelastic three parameter model with element type Plane 182 is used for and FEA.Curve fitting of the uniaxial tensile test results is used to extract three parameter Mooney-Rivlin model constants by using FEA.Then, these Mooney-Rivlin model constants are used to analyze anti-vibration mount and predict the deflections at different compressive loads.The outcomes are contrasted with the technical specifications provided by the Research Designs and Standards Organization of Indian Railway and predicted deflections are within the limits of maximum values allowed.The results are also contrasted with data from literature, and 10% variation is observed between results obtained and literature results.This methodology can be used to predict deflections of any newly developed rubber at initial stage of design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».