Strength simulation of metro train bogie frame using edge-based and face-based smoothed finite element method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This research aims to apply the smoothed finite element method (S-FEM) to perform the static strength analysis of a metro train bogie frame and to investigate its computational accuracy when compared to the traditional FEM. Design/methodology/approach The S-FEM, known for enhancing numerical simulation accuracy using linear tetrahedral elements, is applied to analyze the complexity of the bogie frame. A three-dimensional structure model of a metro bogie frame is constructed, and various loading conditions are simulated to assess its strength. In this study, we adopt the edge-based smoothed finite element method (ES-FEM) and the face-based smoothed finite element method (FS-FEM) and validate them using relevant standards. Stress and deformation distributions of the bogie frame are analyzed to ensure compliance with strength requirements. Findings Comparative analyses with the conventional FEM demonstrate that the S-FEM yields superior accuracy and convergence results in predicting the static strength of the bogie frame. Originality/value This research provides an in-depth analysis of the strength of a complex structure like the bogie frame using S-FEM specifically the ES-FEM and FS-FEM. The S-FEM serves as an effective and accurate approach for static strength analysis of mechanical structures and their practical applications in engineering design and analysis.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle