A two-node nonlinear connector for simulating simplified models of bolted joints under extreme loads
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In industrial applications, fine-scale simulations of bolted joints are often impractical due to the numerous nonlinearities in the vicinity of the bolt, which result in computationally expensive calculations, particularly during the early design stages. To address this, engineers typically replace detailed bolt models with simplified models built from a connector library available in commercial finite element (FE) solvers. This paper presents a nonlinear FE connector model, along with an identification methodology, designed to capture the full behaviour of a bolted assembly. The model is driven by key design parameters, such as bolt preload, friction coefficients, or elastoplastic properties of the materials used. The connector formulation separates the various mechanisms that influence the macroscopic behaviour of bolted assemblies. Axial behaviour is modelled by accounting for the effects of preload and axial stiffness, while tangential behaviour incorporates friction between the assembled plates, under the bolt head or nut, as well as plasticity in the bolt and potential contact between the screw and bore in case of extreme loads. The parameters for this connector are identified using a generic overlap joint. The connector model is implemented through a user-defined element subroutine in Abaqus/Standard ™. Comparative analysis of quasi-static responses from fine-scale full 3D simulations and those using the proposed connector across different bolted assemblies shows close agreement, with a significant reduction in computational time.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».