Strength simulation of metro train bogie frame using edge-based and face-based smoothed finite element method
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».