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Altair > 实例探究 > 使用 FKM 指南评估旋转载荷下弹性联轴器的疲劳强度
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Fatigue Strength Assessment of Elastic Couplings under Rotating Loads Using FKM Guideline

技术
  • 分析与建模 - 数字孪生/模拟
  • 传感器 - 触觉传感器
适用行业
  • 设备与机械
  • 金属
适用功能
  • 物流运输
  • 采购
用例
  • 制造过程模拟
  • 虚拟现实
挑战
弹性联轴器经常用于汽车、电力和制造等行业,由于其非线性特性、相对旋转和径向载荷的大循环次数,提出了独特的挑战。这些特性不允许使用载荷叠加原理,这意味着必须单独考虑每种可能的载荷组合(轴向力、径向力和扭转扭矩)。这会导致大量的载荷工况,从而导致大量的强度评估。对单个单位载荷产生的叠加应力状态进行简单评估会导致错误结果,可能会显示比实际情况更高的部件强度,从而导致零件失效。因此,必须模拟所有载荷组合,并随后根据疲劳强度进行相应评估。
关于客户
本案例研究中的客户是 Süddeutsche Gelenkscheibenfabrik GmbH & Co. KG (SGF),这是一家专门生产弹性联轴器的德国公司。这些联轴器用于多种行业,包括汽车、电力和制造。 SGF的弹性联轴器旨在减少振动并补偿轴不对中,同时提高整机的疲劳强度。然而,由于这些联轴器金属部件的非线性特性和径向载荷的大循环次数,该公司在评估这些联轴器金属部件的疲劳强度时面临着挑战。
解决方案
解决这一挑战的方法包括三步法。首先,通过对每种可能的载荷组合进行多体仿真,确定因联轴器上的载荷而施加到金属法兰上的实际力和扭矩。然后,在第二步中将这些力和扭矩转移到 FEM 分析,以确定每个载荷组合的应力状态。第三步,确定适当的载荷组合,并使用 S-Life FKM 根据 FKM 指南进行静态和疲劳强度评估。由于简单的表格驱动载荷定义,MSC Marc FEM 软件用于执行 FEM 分析。通过这种方法,所有可能的载荷组合都被编译在表格中,每个力和扭矩方向分别对应一个表格。因此,所有可能的载荷组合均通过使用此类表格的单个 FEM 载荷工况进行模拟。力和扭矩从 MBS 软件到 MSC Marc 的传输是在脚本的帮助下完成的,从而使强度评估的前两个步骤变得非常简单和快速。
运营影响
  • The implementation of the three-step method using the MSC Marc FEM software and S-Life FKM has streamlined the process of assessing the fatigue strength of the metal parts of the elastic couplings. The method has simplified the process of determining the actual forces and torques applied to the metal flanges, transferring these to a FEM analysis, and conducting a static and fatigue strength assessment according to the FKM guideline. This has not only reduced the time and effort required by the engineers but also minimized the potential for errors and misinterpretations of the results. Furthermore, the method has improved the accuracy of the fatigue strength assessment, providing a more reliable prediction of the fatigue strength of the metal parts of the coupling.
数量效益
  • Reduction in the number of load cases and strength assessments by considering all possible load combinations in a single FEM-load case.
  • Significant reduction in the engineer’s time and interaction required for the simulation procedure.
  • Minimization of possible errors and misinterpretations of the results.

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