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Enregistrement W1530495152 · doi:10.4271/2004-01-1346

Finite Element Study of Belt-Drive Frictional Contact under Harmonic Excitation

2004· article· en· W1530495152 sur OpenAlexaff
Michael J. Leamy, R. J. Meckstroth, Tamer M. Wasfy

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical stress and fatigue analysis
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodExcitationHarmonicHarmonic analysisPhysicsStructural engineeringMechanicsEngineeringAcousticsElectrical engineeringElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">Belt-drives that are driven by internal combustion engines, such as automotive accessory drives, are subjected to high-frequency periodic excitation due to engine combustion events. This excitation is propagated from the engine through the crank pulley and the belt to the accessory pulleys and may cause unwanted system behavior, to include 1) excessive creep or gross slip of the belt on one or more pulleys, 2) large belt-span transverse vibrations, 3) and/or large belt-span tension variations. In turn, the excitation may be responsible for premature degradation and failure of the belt or other components of the belt-drive.</div> <div class="htmlview paragraph">In this paper, an explicit time integration finite element code is used to study the effect of harmonic excitation on the belt-drive operation of a prototypical two-pulley belt-drive. In particular, the study documents the effect of excitation frequency and magnitude on: the belt tension and friction forces along the contact arc, the extent of belt creep or gross slip on the pulleys, the angular velocity of the driven pulley, and the belt-span tension fluctuations. A previously developed closed-form approximate analytical solution that is valid over a limited range of excitation frequencies and amplitudes is used to validate the finite element solution.</div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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