Validation of Force Propagation Through Composite Suspension Members On A Formula Student Race Car

Abstract

Denne oppgaven prøver å validere kreftene som virker på en Formula Student racerbils hjuloppheng igjennom kvasi-statisk testing. Sammenlikning av opplagerkreftene i to vesentlig forskjellige Abaqus-modeller: én med bestående av bare connectors, og én som inneholder alle delene i fremre venstre hjuloppheng. Å forsikre seg om gode simulering er vitalt for å designe en lettvekts- og forståelig bil. Med forståelig menes at vi forstår hvordan ettergivenhet (compliance) er tilstede i hjulopphenget. Validering av simuleringer er mulig igjennom mange muligheter, men den beste måten er å sammenlikne mot resulter fra fysisk testing. Å gjennomføre kvasi-statisk testing med forskjellige lastscenarioer og sammenlikne resultatene mot to svært forskjellige Abaqus-simuleringene ga et vidt spekter av resultater. Mer interessant var at de forskjellige Abaqus-modellene også ga forskjellige resultater! Forskjellen mellom de høyeste lastene i Abaqus-modellene var 32.7% og sammenliknet med den kvasi-statiske testingen, var avviket mellom 361.7% og -65.56% i sammenlignbare lastscenarior.

This thesis aims to validate the forces acting on a Formula Student race car suspension through quasi-static testing. Comparing the reaction forces in two vastly different Abaqus models: one with only connectors and one containing all the front left suspension parts. Ensuring good simulations is vital to designing a lightweight and comprehensible car. By comprehensible, we mean understanding the compliance which is present in the suspension. Validation of simulations is possible in many ways, but the best way is to compare the results to real-life testing. Performing quasi-static testing with different load cases and comparing the results against two vastly different Abaqus simulations yielded a wide range of results. More interesting was that the different Abaqus models also yielded different results! The differences in peak load in the Abaqus models were 32.7%, and compared to quasistatic testing, the deviation was between 361.7% and -61.56% in comparable load scenarios.