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Enregistrement W2007788884 · doi:10.1051/meca/2010030

Modélisation plastique bi-linéaire de l’usure de matériaux abradables : application aux turbo-machines

2010· article· fr· W2007788884 sur OpenAlexaff
Mathias Legrand, Christophe Pierre

Notice bibliographique

RevueMécanique & Industries · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Lubrication Engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une prise en compte simplifiée et macroscopique de l’usure des matériaux abradables dans les moteurs d’avion est proposée. Ces revêtements sont positionnés sur les carters au niveau des sommets d’aubes. Plus spécifiquement, il s’agit d’inclure, au sein d’une procédure d’intégration en temps explicite dédiée à l’étude de l’interaction aube-carter par contact mécanique, la prise en compte de l’évolution du profil d’usure en temps réel. Ce profil est mis à jour grâce à une loi de comportement plastique de l’abradable. Afin de maintenir des temps de calcul adaptés à des analyses paramétriques, les équations du mouvement de l’aube étudiée sont projetées sur un espace réduit construit selon la procédure de synthèse modale de Craig-Bampton. Ce choix est motivé par la possibilité de traiter les contraintes de contact et les conditions d’usure directement dans l’espace réduit. Il est montré que le comportement de ce matériau est à l’origine de zones d’interaction dangereuses vis-à-vis de la stabilité de l’aube. Sous certaines conditions, l’utilisation de revêtements abradables semble très défavorable.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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