Analysis of mathematical models of few-leaf springs of vehicle suspension systems

封面


如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: For trucks, dependent suspension with longitudinal semi-elliptical springs is the most common. The widespread use of the suspension system with leaf springs caused by the simplicity of its design, low cost and low maintenance complexity, as well as the fact that the leaf springs simultaneously perform the functions of an elastic and guiding element. However, despite the widespread use and obvious advantages, few-leaf springs function modeling in a multibody dynamic system is a difficult task. To study the dynamics of vehicles with leaf spring suspensions, it is necessary to have an accurate and at the same time high-performance model. Therefore, it is very important to choose a reasonable mathematical model of a leaf spring.

AIM: Comparison of multibody simulation mathematical models of well-known few-leaf springs, used in suspension of wheeled vehicles.

METHODS: TThe solution of the problem is carried out by comparing the known methods of modeling leaf springs in terms of calculation time and accuracy of the results obtained in the NX software package in the environment of dynamics of coupled bodies Simcenter 3D Motion.

RESULTS: In the course of the work, the 4 most common methods of modeling small leaf springs in the environment of dynamics of solids are considered. Based on the analysis, the most rational method was identified, providing the highest accuracy and calculation speed (less than 5 seconds).

CONCLUSION: The chosen method of leaf spring suspension modeling can be used for studying vehicle dynamics, so high-quality results in a short period of time may be obtained.

作者简介

Alevtina Tikhonova

KAMAZ Innovation Center; Bauman Moscow State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: atikhonova21@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0006-6399-6126

Student of the Wheeled Vehicles Department, Design Engineer

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

Pavel Rubanov

KAMAZ Innovation Center; Moscow Polytechnic University

Email: rubanov_ps@bk.ru
ORCID iD: 0009-0000-2055-2046
SPIN 代码: 6955-1901

Postgraduate of the Ground Vehicles Department, Design engineer

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

Ilya Chichekin

Bauman Moscow State Technical University

Email: chichekin_iv@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0001-7632-7657
SPIN 代码: 4060-0720

Cand. Sci. (Engineering), Assistant professor of the of the Wheeled Vehicles Department

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Chetverikov MV, Maksimov RO, Zhileikin MM. Method of forming a nonlinear load characteristic of an elastic element of a vehicle suspension system. Truck. 2024;(6):8–14 doi: 10.36652/1684-1298-2024-6-8-14 (In Russ.) EDN: FNWDMX
  2. Chetverikov MV, Maksimov RO, Rubanov PS. Method of synthesis of the load characteristics of the damping element of the vehicle suspension system. Tractors and agricultural machinery. 2024;91(5):596–610. doi: 10.17816/0321-4443-629308 (In Russ.) EDN: INQWHL
  3. Levenkov YaYu, Chichekin IV, Vdovin DS, et al. Forecasting the durability of chassis elements of unmanned transport technology vehicles, taking into account the influence of stiffness parameters of the bearing system. Trudy NAMI. 2025;(1(300)):17–30. (In Russ.) EDN: FQAXYX
  4. Chubarov FL, Yevplanov AE. The use of automated programs for calculating suspension components. In: Proceedings of the All-Russian (national) scientific and practical conference with international participation dedicated to the 150th anniversary of the birth of Alexei Grigoryevich Doyarenko: Conference proceedings, Kaluga, April 18, 2024. Kaluga: IP Yakunina V.A.; 2024:52-56. (In Russ.) EDN: MLKBOJ
  5. Rubanov PS, Maksimov RO, Chetverikov MV. Method of synthesis of geometry of a longitudinal profile and design parameters of a leaf spring using the finite element method. Tractors and agricultural machinery. 2024;91(3):331–340. doi: 10.17816/0321-4443-625745 (In Russ.) EDN: YTOPXD
  6. Maximov RO. Improving the comfort of vehicle drivers through the use of controlled cabin suspension shock absorbers. Truck. 2023(12):15–23. doi: 10.36652/1684-1298-2023-12-15-23 (In Russ.) EDN: ALXWJP
  7. Stańco M, Kowalczyk M. Analysis of Experimental Results Regarding the Selection of Spring Elements in the Front Suspension of a Four-Axle Truck. Materials. 2022;15(4). doi: 10.3390/ma15041539 EDN: XDOVXG
  8. Mehmet B, Basaran O, Caner D. Correlation of Simulation, Test Bench and Rough Road Testing in terms of Strength and Fatigue Life of a Leaf Spring. Procedia Engineering. 2018(213):303–312. doi: 10.1016/j.proeng.2018.02.031
  9. Levenkov YaYu, Chichekin IV. Determination of the parameters of the spring model for load analysis and evaluation of the strength of suspension elements in the system for calculating the dynamics of solids. Engineering Bulletin. 2016;(12):4. (In Russ.) EDN: XICZAL.
  10. Roy RC, Mervyn CCB. Coupling of Substructures for Dynamic Analyses. AIAA Journal. 1968;6(7):1313–1319. doi: 10.2514/3.4741
  11. Cha HY, Choi J, Rhim S, et al. An improved of the generalized geometry contact algorithm for modal reduction flexible bodies. In: Proceedings of the 8th Asian conference on multibody dynamics, Kanazawa, Japan, 7–10 August 2016. Tokyo: The Japan Society of Mechanical Engineers; 2016. doi: 10.1299/jsmeacmd.2016.8.03_1289766
  12. Kim S, Choi J, Kim J-G, et al. Coupled simulation of elastohydrodynamics and multi-flexible body dynamics in piston-lubrication system. Advances in Mechanical Engineering. 2020;11(12). doi: 10.1177/1687814019895855
  13. Zhang J, Long F, Lin J, et al. Modeling and simulation of the equivalent vertical stiffness of leaf spring suspensions. Advances in Mechanical Engineering. 2023;15(10). doi: 10.1177/16878132231200307 EDN: IZPYWC
  14. Siemens PLM Software Documentation [internet] Accessed: 10.04.2025. Available from: https://docs.sw.siemens.com/ru-RU/documents/209349590/PL20190701150722612

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Leaf spring loading diagram.

下载 (74KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Few-leaf spring finite element model: DOF1, X-axis translational degree of freedom; DOF2, Y-axis translational degree of freedom; DOF3, Z-axis translational degree of freedom; DOF4, X-axis rotational degree of freedom; DOF5, Y-axis rotational degree of freedom; DOF6, Z-axis rotational degree of freedom; Fixed, fixed degree of freedom; Free, free degree of freedom; F, attached force.

下载 (132KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Simplified model of a leaf spring with the use of a spring elastic element: а, diagram; b, implementation in the NX Motion.

下载 (61KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Model of a leaf spring with interconnected bodies with elastic-force angular coupling: а, diagram; b, implementation in the NX Motion.

下载 (262KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Modeling of a leaf spring with the leaf assignment using the Craig-Bampton method: а, setting the contact between the root leaf and the gasket on the lower sheet; b, finite element model of the leaf spring.

下载 (200KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Modeling of a leaf spring as a spline beam: а, general view of the leaf spring model; b, enlarged fragment.

下载 (209KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Loads application to the leaf spring.

下载 (77KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Graphs of the leaf spring elastic characteristics modeled with various methods.

下载 (145KB)
索引源数据
10. Fig. 9. The deformed state of the leaf spring as a simulation result: a, compression of the leaf spring with a force equal to the maximum load on the vehicle axis in the longitudinal plane of symmetry of the leaf spring; b, compression of the leaf spring with a twisting load resulting from vehicle braking in the longitudinal plane of symmetry of the leaf spring; c, compression of the leaf spring with a transverse load equal to the frictional force acting when the vehicle skids in the longitudinal plane the plane of symmetry of the leaf spring and the longitudinal plane perpendicular to the plane of symmetry of the leaf spring.

下载 (378KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».