Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Cơ khí - Chế tạo máy
Vehicle Crash Dynamics P5
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Vehicle Crash Dynamics P5
Tuyết Loan
68
25
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
A crash pulse is the time history of the response of a vehicle system subjected to an impact or excitation. The dynamic characteristics of the system can be described by using a “hardware” or a “software” model. A “hardware” model is a system consisting of masses interconnected by energy absorbers (springs and dampers). This will be presented in Chapters 4 and 5. The present chapter covers the use of a “software” model utilizing digital convolution theory for crash pulse prediction. In a study by Eppinger and Chan [1], the concept of a finite impulse response (FIR) model based on. | CHAPTER 3 CRASH PULSE PREDICTION BY CONVOLUTION METHODS 3.1 INTRODUCTION A crash pulse is the time history of the response of a vehicle system subjected to an impact or excitation. The dynamic characteristics of the system can be described by using a hardware or a software model. A hardware model is a system consisting of masses interconnected by energy absorbers springs and dampers . This will be presented in Chapters 4 and 5. The present chapter covers the use of a software model utilizing digital convolution theory for crash pulse prediction. In a study by Eppinger and Chan 1 the concept of a finite impulse response FIR model based on convolution theory is used to assess thoracic injury in a side impact. Using accelerometer data from both the impacting side rib cage and the non-impacting side spine of a thorax the torso dynamic system is characterized by a set of FIR coefficients i.e. a transfer function. Then under a different impact condition the torso response in the non-impacting side can then be predicted by convoluting the FIR coefficients with the accelerometer data for the impacting side of the thorax. The basic operation of convolution theory the derivation of the transfer function and an algorithm using a snow-ball effect to increase the computation efficiency are discussed. Cases are presented which include but are not limited to the 1 Use of transfer functions in assessing the occupant response prediction using various crash pulse approximations 2 Characterization of truck body mounts by FIR coefficients and the prediction of body pulses with different frame pulses 3 Evaluation of the performance of air bag and steering column restraint systems for both unbelted and belted occupant responses and 4 Assessment of sled test pulses and the prediction of its occupant crash severity in a barrier test condition. In body-on-frame vehicles two types of body mounts using man-made or natural rubbers are evaluated for their transient transmissibility TT the .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Vehicle Crash Dynamics P1
Vehicle Crash Dynamics P2
Vehicle Crash Dynamics P3
Vehicle Crash Dynamics P4
Vehicle Crash Dynamics P5
Vehicle Crash Dynamics P6
Vehicle Crash Dynamics P7
Vehicle Crash Dynamics P8
Vehicle Crash Dynamics P9
Vehicle Crash Dynamics P10
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.