某主副一体式自卸车车架强度特性分析

介绍了一种新型主副一体式低重心、轻量化车架结构,运用Pro/E软件建立起新旧车架总成的三维模型。根据车辆实际受力情况,设置相应的载荷和边界条件,建立起车架基于HYPERMES的有限元模型,计算了4种典型工况下车架的应力并进行了车架的固有模态特性分析。结果表明:该新车架较原车架有更好的静态强度和动态特性,且新车架质量减少了6.5%,重心下降了14.4%。     

TY型工程自卸车车架动态特性的设计分析

对轻量化低重心的新型车架结构进行了动态分析。在原车架模态试验的基础上,建立原车架三维模型与有限元模型,得到了有限元模态分析结果,比对了原车架有限元模态计算结果与模态试验结果,验证了有限元建模方式的有效性。用相同的建模方式对新车架进行建模,通过对比原车架与新车架的模态特性并结合发动机和路面激励,对新车架的动态性能进行了评价。分析表明新车架的动态特性要优于原车架结构,验证了新设计方案的可信性,为新车架的试制与设计改进提供了参考和依据。     

主副梁一体式自卸车车架动态特性分析

对轻量化、低重心的主副梁一体式自卸车车架结构进行了动态分析。利用Hyperworks软件建立了新型车架的有限元模型,提取前4阶固有频率及其对应模态振型,把有限元模态分析结果与试验模态结果进行了对比,误差较小且模态的振型也基本一致,验证了车架有限元建模的有效性。并且结合路面激励对新型车架动态特性的影响,做了实车道路试验,依据试验结果对新型车架的动态性能进行了评价。分析表明该车架的动态特性表现良好,为后续新型车架的试制与量产提供了参考和依据。     

微型电动汽车车架结构轻量化设计研究

为了提高微型电动汽车车架材料的利用率,利用Creo软件建立三维模型,并导入ANSYS Workbench软件对原车架模型进行有限元静态、模态分析,依据分析结果进行结构改进。对改进后的车架进行力学特性验证分析,发现应力偏大。根据车架强度要求,基于Design Xplorer模块建立车架多目标驱动尺寸优化模型,对车架梁布局进行分析,获得较合理的优化方案;最后对优化后的样车进行动力性能试验研究,验证车架的安全稳定性。结果表明:轻量化后的车架质量比原车架减少了74. 58 kg,降低了27. 74%;而最大等效应力增大了15. 42 MPa,提高了17. 44%,但仍远远低于材料的屈服极限,符合车架强度要求。     

汽车车架严重载荷工况下的应力分析

车架的受力十分复杂,首先对某四驱越野车的车架结构进行了分析,对车架模型中不影响整体力学性能的结构部分进行了简化.然后利用Algor软件,建立了该四驱越野车车架的有限元模型.并将紧急制动载荷等效添加到车架模型上.在该车架有限元模型的基础上,对车架在紧急制动和对角线轮上台阶两种严重载荷工况下分别进行了应力分析,得出了整个车架结构的应力分布云图.指出了两种工况下其局部应力较大的部位,并提出了相应的改进措施.     

某钻机车架有限元分析

应用Pro/E三维造型软件和HyperMesh有限元软件,建立了某钻机车架的实体模型和有限元网格模型,并用ANSYS软件对车架进行了模态分析和强度分析,得到了该车架自由状态下的振动模态以及工作状态下的应变和应力图。为该车架的结构改进提供了理论依据。     

某轻型卡车车架有限元模态分析

论述了有限元模型模态分析的理论基础,采用Hypermesh软件建立了某轻型卡车车架的有限元模型。通过optistruct对该车架进行模态分析,得到了该轻型车架的各阶模态频率和模态特性,并对结果进行分析,验证了该车架布局的合理性,证明了该车架不会和外部激励发生共振。     

基于COSMOS技术的轻轨巡检车车架的有限元分析

在SolidWorks软件中,建立了国内第一辆自行研制的轻轨巡检车的三维实体模型;再调用SolidWorks的有限元模块--COSMOS,得到该车架的有限元模型.利用COSMOS软件分析了该车架在重庆轻轨实际运用中3种不同工况下的静态特性.分析结果表明该车架的设计方案是可行的.     

工程机械车架结构分析及优化设计

以某型号道路工程车辆车架为研究对象,在CATIA软件中建立了该车架的3D模型,导入Hypermesh进行网格划分并建立其有限元模型,根据车辆的实际工作情况,构建满载静止和支撑两种工况然后进行强度分析,选择应力与变形较大的工况进一步计算其模态频率。构建以厚度为应变量的响应面模型,基于车架近似模型以车架的总质量和第一阶模态频率作为优化目标,以车架的强度作为约束条件进行多目标优化。优化结果表明:在满足车架整体性能要求的前提下,优化后的车架第一阶模态频率提高了6%,并且车架质量减轻了7%,证实了该优化设计方法的有效性,为后续工程车架的设计提供指导。     

一种客车车架结构的有限元分析

为了得到某种客车车架的静态和动态特性,运用有限元软件建立了该种车架的模型,并对该车型车架进行了静力学分析及模态分析,从而得到了车架的变形、应力分布及其固有频率和振型。据此,提出了几种该种车架机构上的改进方案。研究分析结果表明,该方法为进一步改善该车架的结构提供参考。     

基于ANSYS/WORKBENCH的框架车车架有限元分析

在UG环境下,建立了150t框架车车架各零件的三维实体模型,装配成车架总成后,导入到ANSYS/WORKBENCH软件中,以得到该车架的有限元模型.并利用该软件分析了该车架在4种不同工况下的静态特性,分析结果表明该车架的设计方案是可行的.     

重型自卸车主副一体式车架轻量化优化设计

建立了TY型重型自卸车主副一体式车架有限元模型,通过稳态力学分析发现该车架整体强度过大,对车架结构进行了轻量化优化设计。该优化模型以车架部件的板厚为设计变量、以车架的总质量最小作为目标函数、以车架的强度作为约束条件进行了多工况下的优化,并对优化后的车架进行刚度对比分析,在保证整体强度和刚度的前提下,优化后的车架比原车架质量减轻9%,取得了良好的轻量化效果。     

基于近似模型的城市客车车架轻量化设计研究

传统新能源客车车架的设计过于保守,为减轻车架结构自重,减少制造成本,提出一种基于近似模型的城市客车车架轻量化设计方法。以某城市客车车架为研究对象,构建有限元模型,利用ANSYS有限元软件对车架最危险的扭转工况进行有限元分析。根据车架有限元分析结果,利用Isight软件构建车架的Kriging近似模型,对车架的主要承载梁进行尺寸优化设计。优化结果表明,在保证汽车各方面的性能要求下,优化后的车架总质量减轻了14.2%,强度有所提高。     

起重机车架结构的优化及模态分析

通过Ansvs Workbench软件建立了某汽车起重机车架的三维模型,并对该三维模型进行有限元建模,对车架进行了静态分析和模态分析,分析结果可为车架的结构优化设计和轻量化提供理论依据.     

基于随机振动的某客车车架疲劳寿命研究

建立车架的有限元模型,利用Hypermesh软件对车架进行频率响应分析,得到车架结构的响应特性。在ADAMS/CAR软件中建立整车动力学模型,通过仿真获取车架与悬架连接处所受到的动态外载。运用疲劳分析软件MSC.FATIGUE ,选取有效的 S- N曲线,结合车架动力响应特性和多体动力学仿真结果,采用Dirlik疲劳评估模型计算出车架危险位置的疲劳寿命,为提高该车架的安全性提供了依据。     

基于OptiStruct的摩托车车架结构优化

应用Hypermesh软件建立摩托车车架有限元模型,模拟摩托车三种常见工况,对车架的强度和模态进行有限元分析,并在此基础上,以车架主要构件截面厚度为设计变量,车架强度和模态为约束条件,车架质量为优化目标,通过OptiStruct对车架结构进行优化设计。优化后车架质量减轻了14.41%,车架结构强度与动态特性明显改善,并进行物理试验验证其准确性。     

矿用车车架的疲劳寿命预测

为了得到矿用车车架的疲劳寿命,在有限元分析软件Ansys中建立车架的有限元模型,利用六面体单元对模型进行网格划分。经过有限元分析,得到车架在不同工况条件下的应力仿真数据,并与试验测得的应力值进行对比,得出误差在10%以内,从而验证所建模型的准确性。据此建立整车动力学仿真模型,根据自卸车在工作时的真实路况,采用随机不平路面作为输入,同时根据车架材料的S-N曲线,使用Ncode软件得到车架的疲劳寿命范围,从而验证车架是否满足工作需求。     

侧面叉车车架结构与有限元分析

给出了一种侧面叉车侧板承载框架式车架结构.利用UG软件对叉车车架进行实体建模,并将模型导入Hyperworks软件中,建立以shell单元为基本单元,采用node-node焊接方法的车架有限元模型,分析了车架的强度,为侧面叉车车架的设计提供了参考依据.     

YD6120型纯电动城市客车车架有限元分析

将YD6120型纯电动城市客车车架作为研究对象,利用有限元分析软件建立该车架的有限元模型,计算和分析了不同工况下该车架的强度、刚度,找到了车架的薄弱处。分析结果显示:车架最大应力主要分布在钢板弹簧悬架的安装位置,其余部位应力值较低,符合设计要求。     

烟田辅助采收机车架的轻量化设计

利用三维建模软件CATIA建立烟田辅助采收机车架的参数化模型,并导入ANSYS Workbench中进行有限元仿真。以车架预设的三种类型工况中的极限工况为研究对象进行分析,得出所设计车架安全系数较大,可对该车架进一步优化。采收机车架轻量化设计以数学模型为基础,设置车架各部件的相关变量及合适的变量范围,提出较为合理的车架轻量化方案。经优化后的车架质量下降了18.77%,最后对优化后的车架模型进行前三阶模态分析,经验证满足设计要求。