Load distribution by zones of frame sub-constructions of D2 class buggy racing car



Cite item

Full Text

Abstract

In this paper, the authors consider the loading of the buggy car system under the most typical loading modes: the mode of approach of the front wheel to the obstacle, the mode of the rear wheel approach to the obstacle, the mode of diagonal loading, as well as the mode of twisting the frame around the longitudinal axis. For the convenience of analysis, the frame of the buggy car is divided into substructures, which, in turn, are divided into zones. For each of the zones of each sub-structure, the bar graph shows the proportion of the perceived load for each type of loading. The presented graphs make it easy to analyze overloaded and underloaded areas. For example, the rods of the upper zone of the rear subframe take a very small load, given the proportion of their volume. The reverse situation is observed in the sidewall region: in this zone much lower load is accounted for by a much smaller volume of material. At the same time, the areas of the floor and the middle perceive a load share, consistent with its volume fraction, which can be considered the optimal indicator of load distribution by volume. In this connection, it is important to note that the presented diagrams of the distribution of medium stresses over zones of substructures can be used as a starting point for optimizing of existing or for developing of such structures “from scratch”. Calculation of the load applied to the substructure was carried out by summing the average stresses on the elements constituting the considered subconstruction. In addition, with the help of the appropriate coefficient, an estimate was made to the correspondence of the proportion of the volume of the zone of a particular subconstruction to the proportion of the load applied to it. This information can then be used to optimize the design or used as a starting point for the design of similar structures. All the presented calculations were performed in the SolidWorks software using the finite element method.

About the authors

E. E Bazhenov

Ural State Forestry Technical University

Dr.Eng.

S. K Buynachev

Ural Federal University named after the First President of Russia B.N. Yeltsin

Ph.D.

A. N Kustovskiy

Ural State Forestry Technical University

Email: Kustovsky88@mail.ru

References

  1. Carroll Smith. Tune To Win. Aero Publishers, inc; 1st edition (June 1, 1978). 173 р.
  2. Барахтанов Л.В., Дмитриев П.Е. Статистические характеристики микропрофиля автомобильных дорог. Нижний Новгород: Нижегородский государственный технический университет, 2011. 11 с.
  3. Nitin S Gokhale, Sanjeev V Bedekar, Anand N Thite Sanjay S Desphande. Practical Finite Element Analysis, Finite To Infinite; 1st edition (2008).
  4. European Aluminium Association. Stiffness relevance and strength relevance in crash of car body components, 2010.
  5. Helsen J., Cremers L., Mas P., Sas P. Global static and dynamic car body stiffness based on a single experimental modal analysis test, Department of Mechanical Engineering, Celestijnenlaan 300 B, B-3001, Heverlee, Belgium. Р. 2505-2541.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Bazhenov E.E., Buynachev S.K., Kustovskiy A.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».