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000464504 245__ $$aA numerical based design approach for automotive space frame structures considering their crash behaviour$$cAnuja Pramod Nagle$$honline, print
000464504 246_3 $$aEin numerisch-basierter Ansatz für die Auslegung von Space-Frame-Karosseriestrukturen unter Berücksichtigung ihrer Crashfähigkeit$$yGerman
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000464504 300__ $$aXIV, 197 S. : Ill., graph. Darst.
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000464504 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd
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000464504 500__ $$aAuch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University.
000464504 502__ $$aZugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2014$$bDissertation$$cRWTH Aachen University$$gFak04$$o2014-12-09
000464504 5203_ $$aIm Entwicklungsprozess für moderne Fahrzeugkarosserien wird Computer Aided Engineering (CAE) heute umfassend eingesetzt. Die Genauigkeit dieser Ergebnisse hängt sehr stark von der Qualität der Eingabedaten ab. Da in der Konzept-Design-Phase Daten für die Fahrzeugauslegung kaum vorliegen, ist die Anwendung von CAE hier begrenzt. Im Rahmen dieser Dissertation wird ein wissensbasierter Ansatz für die crash-relevante Auslegung von profillastigen Karosseriestrukturen entwickelt und vorgestellt. Die Wissensbasis, auf der dieser Design-Ansatz basiert, greift auf Ergebnisse von zwei Sets von numerischen Experimenten, die während dieser Arbeit durchgeführt werden, zurück. Im ersten Set werden Finite Elemente (FE) Simulationen für zwei Referenzfahrzeuge in klassischer Bauweise sowie für unterschiedliche Crash-Szenarien durchgeführt. Die dabei herausgefundenen Tendenzen des Verformungsverhaltens dieser Fahrzeuge werden als Basis für die Definition der Design-Ziele einer neuen Karosserie verwendet. Das zweite Set beschäftigt sich mit Simulationen von Komponenten der profillastigen Karosseriestrukturen. Auf Basis der Ergebnisse dieser Simulationen werden verschiedene analytische Methoden bewertet, die für die Vorhersage des Verhaltens der Karosseriekomponenten unter Crash-Lasten vorhanden sind. Regression Analyse wird auf die Berechnungsergebnisse durchgeführt und davon werden Gleichungen entwickelt, die als Mittel für den Entwurf der Karosseriekomponenten unter Berücksichtigung ihrer Crashfähigkeit angewendet werden können. Abschließend wird der wissensbasierte Ansatz auf Basis eines urbanen Micro-Elektro-Fahrzeugs für den Frontal-Aufprall demonstriert und validiert.$$lger
000464504 520__ $$aComputer Aided Engineering techniques (CAE) are extensively used for designing car body structures. However, their success depends on the accuracy of input data used in the analysis. This poses restrictions on their use in concept design phase of the car body, as the accuracy and availability of input data is limited during this phase. This thesis develops a knowledge-based design approach to address these challenges. It also demonstrates the application of this approach for conceptual design of a profile based car body structure designed for crashworthiness.The knowledgebase for the presented design approach is developed by analysing the results from two sets of numerical experiments carried out during this work. The first set of finite element (FE) simulations is performed on two benchmark vehicles constructed using the classical construction concept for various crash scenarios. The behavioural trends observed from this set of simulations are used as basis for defining crash design targets for a new profile based car body structure. The second set of FE simulations is performed on the components of a profile based car body structure. The data obtained from this set of simulations are used to evaluate different analytical methods available for predicting the behaviour of car body components under crash loads. Regression analysis is performed on these simulation results to formulate equations that can be used for designing components of the new car body structure. Application of this design approach is demonstrated and validated by generating a concept design of front end of a micro-sized electric vehicle.$$leng
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000464504 7001_ $$0P:(DE-82)IDM02373$$aBroeckmann, Christoph$$b2$$eThesis advisor
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