کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
10289183 509571 2014 19 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improvement in the predictivity of squeal simulations: Uncertainty and robustness
ترجمه فارسی عنوان
بهبود در پیش بینی شبیه سازی های جیغ: عدم اطمینان و استحکام
ترجمه چکیده
هدف از این مقاله بهبود پیش بینی شبیه سازی خطوط جادویی با معرفی مفاهیم عدم قطعیت و استحکام در طی شبیه سازی ها است. تجزیه و تحلیل مقادیر مجتمع یک راه سنتی برای شناسایی حالت های ناپایدار عددی است که می تواند با لرزش و آلودگی صوتی همراه باشد. این شبیه سازی، که برای آن زمان محاسبات مرتبط با مرحله طراحی سازگار است، به اندازه کافی پیش بینی نشده است. ابتدا یک استراتژی کامل پیشنهاد می کنیم که متکی بر ادغام زمینه های تصادفی در رابط تماس، محاسبات عددی پیچیده، تجزیه و تحلیل احتمالاتی و معیار استحکام است. بعد، این استراتژی برای مطالعه ناپایداری یک سیستم ترمز صنعتی کامل مورد استفاده قرار می گیرد. مقایسهای تجربی، کارآیی روش تشخیص پیچک بهبود یافته را برجسته میکند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مهندسی عمران و سازه
چکیده انگلیسی
The objective of this paper is to improve the predictivity of squeal simulations by introducing uncertainty and robustness concepts during simulations. Complex eigenvalue analysis is a traditional way to detect numerically the unstable modes that can be associated with extensive vibration and noise pollution. This simulation, for which associated computational times are compatible with the design phase, is known to be insufficiently predictive. We first propose a complete strategy that relies on the integration of random fields into the contact interface, complex eigenvalue calculations, probabilistic analysis and a robustness criterion. Next, this strategy is applied to study the instabilities of a complete industrial brake system. Experimental comparisons highlight the efficiency of the improved squeal detection methodology.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Sound and Vibration - Volume 333, Issue 15, 21 July 2014, Pages 3394-3412
نویسندگان
, , , , ,