Modeling and Prediction of Truck Tire Temperature Using Advanced Computational Techniques
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">This paper investigates the development of a Finite Element model of a Mixed Service Drive truck tire sized 315/80R22.5 equipped with thermal simulating properties. The physical experiments were performed at a high-speed track in Hällered, Sweden for the truck combination travelling at a constant speed of 80 km/h. For this investigation, the Gross Combination Weight is approximately 42 metric tons. In the Finite Element Analysis environment, ESI Virtual Performance Solutions, the truck tire is designed with hyperelastic Ogden solid rubber definitions. The Ogden material definition is used in this application as it is more suitable to perform thermal and wear analysis within the Finite Element environment. The Finite Element truck tire model is simulated to increase in two different temperature rates. The truck tire model simulates the thermal build-up over time for select tires on a High-Capacity transport truck combination, particularly a driven tire on the tractor. Finite element tire models can be computationally expensive to simulate, especially the build-up of temperature over a long period of time. Experimentally, tires belonging to the tractor increased temperature in a shorter time frame, which is suitable and efficient for developing the FEA simulations.</div></div>
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».