This paper represents the structural design of the light weight axle beam for medium duty commercial vehicle using hot press. To reduce the weight of the axle, axle beam of solid type was replaced by hollow type which was made by hot press. According to the change of axle beam structure and manufacturing method, we have to investigate the structural strength and fatigue performance. To verify the axle beam performance, the structural analysis was carried out by simplified axle beam model and various design parameters that are axle beam height, thickness and width. From the analysis results, the light weight axle beam structure was founded and applied the full model analysis. This study will be used as a guidance in development of the light weight axle for medium duty commercial vehicle.
The vehicle's light-weight technology is divided into optimization of structure geometric and material. Structure geometric optimization and improvement of materials has examined to be power-train and maintenance on the severe condition. The core technology of Special vehicle's light-weight is constitute by Drop box, Axle and Final reduction gear. Technology and product of the parts is high to overseas and import dependency. We will want to examine the possibility of light-weight for the Axle Case and Drop box-connections. In this research, conventional design of excess weight will inhibit the mobility and fuel efficiency. Through the improvement of Axle material, we saw the possibility reducing weight. If you use the results of these studies, it will be available to domestic production technology and reducing weight of RV car, Dump truck, Track crain, etc.
It is difficult to determine the static axle weight of a vehicle with weigh-in-motion systems which in absence measure instantaneous axle impact forces. The difficulty in determining a static axle weight results from dynamic effects induced by vehicle/road interactions. One method to improve the problem is to quantify a statistical confidence level for measured axle weight. The quarter-car model is used to simulate vehicle motion, Also, the road input to vehicle model can be characterized in statistical terms by PSD (power spectral density) of appropriate amplitude and frequency contents other than an exact spatial distribution. The confidence levels for the measured axle weight can be obtained by the random process analysis using both vehicle model and road input.
The hollow design of a railway axle is one of the most effective methods to reduce the weight of an axle. However, the conventional hollow axle has the limitation of a lightweight design because it has the same bore diameter along the axial position. The new type of railway axle, the tapered inner surface railway axle, has a different inner diameter between the journal bearing seat and wheel seat. This design method is one way to increase the weight reduction possibility. The purpose of the present study is to establish and evaluate the design of the tapered inner surface railway axle. The case study and Finite Element Method(FEM) are applied to evaluate the strength of the lightweight railway axle according to the European Norm(EN 13103). Finally, the best design case for reducing the weight of the axle is drawn from the results of the case study.
도시 철도차량의 윤축은 차량 안전에 있어서 매우 중요하지만, 차량 전체의 중량에서 큰 비중을 차지하는 요소로서 철도차량의 경량화에 있어 필수적인 고려 대상이다. 본 연구에서는 현재 중실축인 한국형 표준전동차의 부수 차축과 동력 차축을 중공축화하여 경량화하고자 하였으며, 객관적인 강도 평가를 위해 EU의 차축 설계 및 강도 평가 기준을 적용하였다. 현재 중실 차축의 강도를 평가하고, 이와 동일한 하중 조건에서 중공화된 차축의 응력 수준을 계산하여 현실적으로 적용 가능한 중공축의 내경크기를 결정하고 경량화율을 추정하였다. 또한, 중실차축 및 중공차축에 대해 유한 요소 해석을 수행하여 계산 결과의 타당성을 검증하였다.
This paper aims at formulating various statistical models for the study of a ten year Weigh-in-Motion (WIM) data collected from various WIM stations in Hong Kong. In order to study the bridge live load model it is important to determine the mathematical distributions of different load affecting parameters such as gross vehicle weights, axle weights, axle spacings, average daily number of trucks etc. Each of the above parameters is analyzed by various stochastic processes in order to obtain the mathematical distributions and the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method is adopted to calculate the statistical parameters, expected values and standard deviations from the given samples of data. The Kolmogorov-Smirnov (K-S) method of approach is used to check the suitability of the statistical model selected for the particular parameter and the Monte Carlo method is used to simulate the distributions of maximum value stochastic processes of a series of given stochastic processes. Using the statistical analysis approach the maximum value of gross vehicle weight and axle weight in bridge design life has been determined and the distribution functions of these parameters are obtained under both free-flowing traffic and dense traffic status. The maximum value of bending moments and shears for wide range of simple spans are obtained by extrapolation. It has been observed that the obtained maximum values of the gross vehicle weight and axle weight from this study are very close to their legal limitations of Hong Kong which are 42 tonnes for gross weight and 10 tonnes for axle weight.
This study is concerned with adopting the hydroforming method in the front axle of the commercial vehicle. Generally the front axle of the commercial vehicle is made bγ the several operations of press forging. This product supports the big weight of the vehicle and load. The weight of the press forging parts is also so more than it of the press parts of the passenger car. So, we have studied the hydroforming method to lessen the weight of the front axle of the commercial vehicle. To apply the hydroforming method in the commercial vehicle, we had to use the operation of reducing the diameter of the used tube prior to the hydorforming operation.
It is more difficult to accurately weigh vehicles in motion than to weigh standing vehicles. The difficulties in weighing vehicles result from sensor Limitations as well as dynamic effects induced by vehicle/pavement interactions, This paper presents a method for improving the accuracy of measured axle load information using the so-called adaptive footprint tire model. The total vehicle weight as well as individual axle weight information are obtained experimentally using two piezoelectric sensors. Results are obtained for a light car, mid-site passenger car, and 2 dump trucks with known weight experimental results show that the proposed method using the tire model is accurate.
Fatigue failure of axle housing could cause many injuries and much financial loss. This challenges the engineer to improve design decisions involving fatigue. Endurance evaluation of axle housing is great interest to auto-mobile manufacturers for the sake of safety and reliability. Axle housing is subjected to gross vehicle weight(G.V.W)as mean load and alternating load. Theoretical design diagram involving mean and alternating stresses is used for the evaluation of axle housing fatigue endurance with the equivalent stress of fatigue critical area on the axle housing. Four point bending fatigue tests on axle housing with constant amplitude loading at approximately R=0 were performed with 50 ton servohydraulic strucural fatigue testing machine developed at KIMM. Specimens were made with the same material STKM 13B as the axle housing and tested to obtain S_N data. Five specimens of STKM 13B were tested at 253.61 MPa and weibull distribution was obtained at the same stress level. Material data and structural data were compares and fatigue stress property factor and fatigue life property factor were obtained.
Moving train load parameters, including train speed, axle spacing, gross train weight and axle weights, are identified based on strain-monitoring data. In this paper, according to influence line theory, the classic moving force identification method is enhanced to handle time-varying velocity of the train. First, the moments that the axles move through a set of fixed points are identified from a series of pulses extracted from the second derivative of the structural strain response. Subsequently, the train speed and axle spacing are identified. In addition, based on the fact that the integral area of the structural strain response is a constant under a unit force at a unit speed, the gross train weight can be obtained from the integral area of the measured strain response. Meanwhile, the corrected second derivative peak values, in which the effect of time-varying velocity is eliminated, are selected to distribute the gross train weight. Hence the axle weights could be identified. Afterwards, numerical simulations are employed to verify the proposed method and investigate the effect of the sampling frequency on the identification accuracy. Eventually, the method is verified using the real-time strain data of a continuous steel truss railway bridge. Results show that train speed, axle spacing and gross train weight can be accurately identified in the time domain. However, only the approximate values of the axle weights could be obtained with the updated method. The identified results can provide reliable reference for determining fatigue deterioration and predicting the remaining service life of railway bridges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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