Lightweight design of steering knuckle structure for vehicles based on topology optimization
Notice bibliographique
Résumé
The automotive industry has experienced rapid development in recent years, with a significant increase in the number of vehicles in China. To effectively reduce the energy consumption and carbon emissions of automobiles, implementing lightweight design for the steering knuckle structure is essential. In this paper, in order to prepare steering knuckle parts with less weight, the material of steering knuckle was changed from 40Cr to polyether ether ketone (PEEK), which has less density, while maintaining the performance of the part. Fused deposition molding (FDM) technology, as one of the main methods of thermoplastic material manufacturing, has the ability to machine any complex geometrical structure, which greatly enhances the degree of design freedom. However, in the case of FDM technology, the print parameters determine the performance of the printed sample. Based on this, this paper will explore the influence of process parameters on the mechanical properties of PEEK materials through orthogonal experiments to screen out the optimal parameter combinations for printing. For the printing layer height of 0.1mm, the temperature of the holding chamber is 90 ℃, the filling method for the spiral tetrahedron. The PEEK materials molded under the optimal parameters of FDM were insulated to investigate the effect of the heat treatment process on the mechanical properties of PEEK materials. The loaded condition of the steering knuckle in each working condition is calculated by the basic parameters of the car, the dangerous cross section of the part is determined by simulation, and the structural optimal design of the part is carried out by topology optimization. Under the premise of ensuring its mechanical properties, minimize the amount of material to achieve the goal of lightweight.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».