The method of synthesis of the geometry of the longitudinal profile and the design parameters of the leaf spring using the finite element method

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: In most cargo vehicles, leaf springs are used as an elastic element in the suspension, therefore, improving approaches to the calculation and synthesis of vehicle suspensions with leaf springs to reduce vibration load and to increase ride comfort is a relevant issue. Using the synthesis of the longitudinal profile of the spring leaves of complex shape, it is possible to achieve high strength properties of a leaf spring with a sufficiently low stiffness by applying calculations and optimizations using the finite element method (FEM), which helps to create a more perfect spring shape in terms of ride smoothness of the vehicle.

AIM: Development of a new method for the synthesis of a leaf spring with a variable profile of its longitudinal section and obtaining its characteristics using modern engineering methods based on the use of the FEM.

METHODS: The solution of the task is carried out in the NX software package including the Simcenter 3D CAE software. Topological optimization is applied to obtain the geometry of the longitudinal profile of the leaf spring, and then a strength test calculation is performed using the FEM to obtain the characteristics of the leaf spring.

RESULTS: During the work carried out at the KAMAZ Innovation Center, a method for forming the longitudinal profile of a leaf spring (regardless of the number of leaves) was developed and the dependences of the stiffness of the leaf spring on its parameters were constructed. According to the obtained dependencies, the optimal geometry of the longitudinal profile of the spring was synthesized, in which the stiffness was reduced by 33% compared to the prototype of the spring, while maintaining the bearing capacity of the vehicle.

CONCLUSION: This method of synthesis of the geometry of the longitudinal profile and the design parameters of the leaf spring can be used in the design processes of vehicle suspensions and to be further applied during research work.

About the authors

Pavel S. Rubanov

KAMAZ Innovation Center

Author for correspondence.
Email: rubanov_ps@bk.ru
ORCID iD: 0009-0000-2055-2046
SPIN-code: 6955-1901

Design Engineer of the Engineering Calculations and Modeling Service

Russian Federation, Moscow

Roman O. Maksimov

KAMAZ Innovation Center; Moscow Polytechnic University

Email: romychmaximov@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-4947-790X
SPIN-code: 7384-6758

Postgraduate of the Ground Vehicles Department; Design Engineer of the Engineering Calculations and Modeling Service

Russian Federation, Moscow; Moscow

Mikhail V. Chetverikov

KAMAZ Innovation Center; Moscow Polytechnic University

Email: mihchet@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3723-1171
SPIN-code: 7949-0814

Postgraduate of the Ground Vehicles Department; Design Engineer of the Engineering Calculations and Modeling Service

Russian Federation, Moscow; Moscow

References

  1. Khlepitko AS, Mavleev IR. Features of the use of rational methods of designing the load-bearing system of a truck. In: XII Kama readings : collection of reports of the All-Russian scientific and practical conference of students, postgraduates and young scientists, Naberezhnye Chelny, November 20, 2020 / Kazan Federal University, Naberezhnye Chelny. Naberezhnye Chelny; 2020:361–367. (In Russ). EDN: EAAWRV
  2. Taupek IM, Polozhentsev KA. Analysis of finite element modeling of the forging process at the RKM. In: Modern problems of the mining and metallurgical complex. Science and Production : Proceedings of the Nineteenth All-Russian Scientific and Practical Conference with international participation, Stary Oskol, December 07, 2022. Stary Oskol: NITU “MISIS”; 2023:309–314. (In Russ). EDN: DUJGZJ
  3. Fischev AV. Investigation of stress concentrations in nodes of metal structures. Fundamental principles of mechanics. 2023;11:64–67. (In Russ). EDN: OCNHND doi: 10.26160/2542-0127-2023-11-64-67
  4. Dergachev DA. Improving product quality through design automation. In: SNK-2022 : Proceedings of the LXXII open International Student Scientific Conference of the Moscow Polytechnic University, Moscow, April 04–22, 2022. Moscow: MosPolytech; 2022:90–94. (In Russ). EDN: PUFAVD
  5. Sutyagin AN, Kolesova VI. On the issue of specialized software performing calculations based on the finite element method. Bulletin of the Russian State University named after P. A. Solovyov. 2022;4(63):107–112. (In Russ). EDN: XKGSLE
  6. Gonzalez AA, Goncharov RB, Petyukov AV. Physico-mathematical modeling of the process of interaction of a passenger car airbag with an anthropomorphic mannequin. Bulletin Bauman MSTU. The Natural Sciences series. 2022;4(103):4–21. (In Russ). EDN: NJQZLI doi: 10.18698/1812-3368-2022-4-4-21
  7. Chetverikov MV, Goncharov RB, Butarovich DO. Investigation of the residual stress-strain state of the mini-loader load-bearing system under repeated loading according to the requirements of the ROPS safety standard. Proceedings of NAMI. 2023;1(292):46–55. (In Russ). EDN: DETBGE doi: 10.51187/0135-3152-2023-1-46-55
  8. Goncharov RB, Zuzov VN. Improving the structures of truck cabins at the design stage to ensure the requirements of passive safety in case of impact and minimizing mass. Proceedings of NAMI. 2019;4(279):28–37. (In Russ). EDN: XXVGQA
  9. Goncharov RB, Zuzov VN. Features of the search for optimal parameters of amplifiers of the rear part of the cabin of a truck based on parametric and topological optimization in order to ensure the requirements for passive safety according to international rules and obtain its minimum mass. Proceedings of the NSTU named after R.E. Alekseev. 2019;2(125):163–170. (In Russ). EDN: ZTSJEL doi: 10.46960/1816-210X_2019_2_163
  10. Levenkov YaYu, Vdovin DS, Alexandrov DA. Development of ROPS from aluminum alloys for front loaders. Machines and installations: design, development and operation. 2023;3:1–15. (In Russ). EDN: ALZYPP
  11. Vdovin DS, Chichekin IV, Levenkov YaYu. Forecasting the fatigue life of semi-trailer suspension elements at the early stages of design. Proceedings of NAMI. 2019;2(277):14–23. EDN: QTMBXK
  12. Gorelov VA, Komissarov AI, Vdovin DS, Chudakov OI. Analysis of the loads of a truck frame by the method of dynamics of body systems using a finite element model. Transport systems. 2020;4(18):4–14. (In Russ). EDN: GLXUZD doi: 10.46960/62045_2020_4_4
  13. Zhu SH, Xiao ZJ, Li XY. Vehicle frame fatigue life prediction based on finite element and multi-body dynamic. Applied Mechanics and Materials. 2012;141:578–585.
  14. Yudakov AA. Principles of constructing general equations of dynamics of elastic bodies based on the Craig–Bampton model and their practically significant approximations. Vestn. Udmurtsk. un-ta. Matem. Fur. Computer science. 2012;3:126–140. (In Russ).
  15. Goncharov RB, Ryabov DM. Methodology for calculating the loads acting in the guiding elements of the car suspension when overcoming obstacles. Izvestiya MSTU MAMI. 2015;1(3(25)):129–135. (In Russ). EDN: UXKHEZ
  16. Goncharov RB, Zuzov VN. Topological optimization of the car bumper design under impact from the standpoint of passive safety. Izvestiya MGTU MAMI. 2018;2(36):2–9. (In Russ). EDN: XUWXVB
  17. Shabolin ML, Vdovin DS. Reducing the requirements for the strength of the material of the truck subframe with independent suspension by topological optimization of the structural and power circuit. Izvestiya MGTU MAMI. 2016;4(30):90–96. (In Russ). EDN: XDEHED
  18. Yakovleva SP, Buslaeva II, Makharova SN, Levin AI. The influence of structural changes on the resistance to brittle fracture of the metal of the KAMAZ car springs during operation in the conditions of the North. Problems of mechanical engineering and machine reliability. 2019;3:65–73. (In Russ). EDN: WBWKBG doi: 10.1134/S0235711919030155
  19. Rykova OA. Issues of friction modeling in leaf springs. Proceedings of the Fraternal State University. Series: Natural and Engineering Sciences. 2022;1:207–213. (In Russ). EDN: UIEXYO
  20. Artyomov II, Kelasyev VV, Generalova AA. Experimental studies of destruction of leaf springs of vehicles. News of higher educational institutions. The Volga region. Technical sciences. 2009;2(10):145–155. (In Russ). EDN: KWKSHH
  21. Chekurda VV, Nozdrin MA. Durability of a multi-leaf car spring. In: Reliability and durability of machines and mechanisms : Collection of materials of the XIII All-Russian scientific and practical conference, Ivanovo, April 14, 2022. Ivanovo: IPSA GPS MChS Rossii; 2022;426–431. (In Russ). EDN: COUUUW

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. The initial model for optimization leaf springs.

Download (31KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Iterations of topological optimization: a) the first iteration of topological optimization; b) the second iteration of topological optimization; c) the third iteration of topological optimization.

Download (63KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. The 3D models of leaf springs built after the topological optimization.

Download (54KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. The FE models of leaf springs.

Download (217KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Results of leaf spring calculations using the FEM.

Download (209KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Dependence of spring stiffness on the number of leaves.

Download (79KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. The dependence of the required force to ensure the full stroke of the leaf spring on the leaf spring height in the cross section of its central part.

Download (97KB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. Dependences of the leaf spring stiffness on the leaf spring height in the cross section of its central part.

Download (93KB)
Indexing metadata
10. Fig. 9. The dependence of the maximal stresses arising in the leaf spring on the leaf spring height in the cross section of its central part.

Download (96KB)
Indexing metadata
11. Fig. 10. Dependences of the leaf spring stiffness on the leaf spring width in the cross section of its central part.

Download (89KB)
Indexing metadata
12. Fig. 11. The method of synthesis of the geometry of the longitudinal profile of a leaf spring.

Download (660KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

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».