Notice bibliographique
Résumé
Considering shapes in designs does not only end in aesthetics and streamlining in aerodynamics, but also is a consideration of structural effects on rigidity, strength propagation in absorbing both the external and internal stresses due to the prevailing factors like impact, vibration, dynamic and static pressures.Streamlining is shelving the external pressures as to maximize fuel economy through loss or reduction of drag.The automotive main leaf spring is elliptical having two eyes characterized with width (w), thickness(t), span (l), radius of curvature (r) and made of steel material.A correlative analysis is conducted on these parameters using Pearson correlation coefficient(C) under a load (P) of 0.5KN by the application of wellknown versatile Hooke's law of elasticity with application of Solid Works.Two CAE knowledge based softwares -Creo Element and Ansys were utilized in this analysis to validate the results obtained from SolidWorks and statistical analysis.The statistical tool-Pearson correlation coefficient was employed and it revealed a positive correlation analysis of the Correlation analysis carried out with the simulation data, produced Correlation coefficients of 0.997539666, 0.988660899, 0.994500728,0.99721782,0.996183593 & 0.999965163; showing a very strong correlation between the variables.Since the Correlation coefficient obtained is greater than the corresponding critical value of Correlation coefficients, at 5% and 1% changes which were 0.878 and 0.959; respectively, (under 0.1 tailed test of type1 error) for the correlation degree of freedom of 3, it follows that this research runs only 1% chance of being wrong in the relationship, so it is determined.Hence, it will be useful in leaf spring design.Results from Ansys Workbench also shows that geometric parameters have influenced on the performance of the leaf spring with the distinct values of displacement(), maximum principal stress and maximum Von Mises stress.
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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) | 0,986 | 0,972 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».