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Enregistrement W2020620808 · doi:10.1155/2014/787518

On the Free Vibration Modeling of Spindle Systems: A Calibrated Dynamic Stiffness Matrix

2014· article· en· W2020620808 sur OpenAlexafffund
Omar Gaber, Seyed M. Hashemi

Notice bibliographique

RevueShock and Vibration · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRyerson University
Mots-clésVibrationStiffnessEngineeringBoundary value problemStiffness matrixDirect stiffness methodStructural engineeringSpring (device)Control theory (sociology)Finite element methodBoundary (topology)Matrix (chemical analysis)Flexibility (engineering)Mechanical engineeringComputer scienceAcousticsPhysicsMathematical analysisMathematicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of bearings on the vibrational behavior of machine tool spindles is investigated. This is done through the development of a calibrated dynamic stiffness matrix (CDSM) method, where the bearings flexibility is represented by massless linear spring elements with tuneable stiffness. A dedicated MATLAB code is written to develop and to assemble the element stiffness matrices for the system’s multiple components and to apply the boundary conditions. The developed method is applied to an illustrative example of spindle system. When the spindle bearings are modeled as simply supported boundary conditions, the DSM model results in a fundamental frequency much higher than the system’s nominal value. The simply supported boundary conditions are then replaced by linear spring elements, and the spring constants are adjusted such that the resulting calibrated CDSM model leads to the nominal fundamental frequency of the spindle system. The spindle frequency results are also validated against the experimental data. The proposed method can be effectively applied to predict the vibration characteristics of spindle systems supported by bearings.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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