Optimization of the design and experimental study of the stress-strain state of the rear suspension balancer of an all-terrain vehicle

封面


如何引用文章

全文:

详细

Reducing the curb weight of wheeled vehicles has long been one of the priority areas of work of automotive engineers, since this can significantly improve the operational properties of a wheeled vehicle: improve dynamics, passability, reduce fuel consumption and emissions of harmful substances. A significant proportion of the vehicle's curb weight belongs to highly loaded parts of the frame, transmission and suspension. Therefore, the creation of lightweight, highly loaded parts will make a significant contribution to reducing the curb weight of the whole vehicle. The paper describes the application of the topological optimization method based on finite element modeling in the design of highly loaded parts of the chassis of vehicle. An example of the synthesis of the power circuit of the rear suspension balance bar of an all-terrain vehicle with a description of the design model, load modes and interpretation of the results is shown. The optimization problem was solved using a finite element model of varying density. Minimization of the potential energy of deformation was used as an objective function, and the target volume in fractions of the original design space was used as a limitation. A comparative analysis of the obtained design with analogous designs is presented. The formulation and results of an experimental study of the stress-strain state of the optimized balance bar are described. As a result of optimization, it was possible to achieve a reduction in the weight of the balance bar to 49% in comparison with an analogue design while maintaining the required strength. Experimental verification of the bearing capacity of the balance bar showed the need for more thorough verification calculations of optimized parts, including taking into account manufacturing and assembly errors.

作者简介

M. Shabolin

Bauman Moscow State Technical University

Email: shabolin@bmstu.ru
Moscow, Russia

参考

  1. Bendsoe, Martin Philip, Kikuchi, Noboru (1988/11)."Generating optimal topologies in structural design using a homogenization method." Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 71(2): 197-224.
  2. Bendsoe M.P. Optimization of Structural Topology, Shape, and Material. Berlin: Springer, 1995. 271 p.
  3. Bendsoe M.P. Sigmund O. Topology Optimization: Theory, Methods and Applications. Springer 2003.
  4. Болдырев А.В. Топологическая оптимизация силовых конструкций на основе модели переменной плотности // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2011. № 1(3). Т. 13. С. 670-673.
  5. Шевцова В.С., Шевцова М.С. Сравнительный анализ методов оптимизации топологии (SIMP и Level Set) на примере реконструкции крыла стрекозы // Вестник Южного Научного Центра. Том 9, № 1, 2013. С. 8-16.
  6. Сысоева В.В., Чедрик В.В. Алгоритмы оптимизации топологии силовых конструкций // Ученые Записки ЦАГИ. Том XLII. 2011. № 2. С. 91-101.
  7. Кишов Е.А. Автоматизация проектирования сложных высоконагруженных узлов и деталей машин на основе топологической оптимизации. Дисс. к.т.н. Самара, 2018.
  8. Новокшенов А.Д. Оптимальное проектирование конструкций в интегрированной системе компьютерного инжиниринга. Дисс. к.т.н. С. Петербург, 2018.
  9. Костенко А.Ю., Зузов В.Н. Применение параметрической и топологической оптимизации оболочечных элементов кузовов колесных машин из слоистых композитов с целью снижения массы // Будущее машиностроения россии: сборник докладов Двенадцатой Всероссийской конференции молодых ученых и специалистов (с международным участием). М., 2019.
  10. Гончаров Р.Б., Зузов В.Н. Особенности поиска оптимальных параметров усилителей задней части кабины грузового автомобиля на базе параметрической и топологической оптимизации с целью обеспечения требований по пассивной безопасности по международным правилам и получения ее минимальной массы // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2019. № 2(125). С. 163-170.
  11. Шаболин М.Л., Вдовин Д.С. Снижение требований к прочности материала подрамника грузового автомобиля с независимой подвеской путем параметрической оптимизации конструктивно-силовой схемы // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. 2016. № 4(30). С. 90-96.
  12. Проектирование полноприводных колесных машин: В 2 т. Учебник для вузов / Б.А. Афанасьев, Л.Ф. Жеглов, В.Н. Зузов и др. Под общ. ред. А.А. Полунгяна. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, Т. 1. 1999. 488 с, Т 2. 2000. 640 с.
  13. Басов А.О., Смирнов А.А. Современные методы оптимизации несущих систем автомобилей, учитывающие пассивную безопасность // Журнал автомобильных инженеров.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Shabolin M.L., 2020

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».