Tooth Influence on Flexural and Torsional Flexibility, and Model Tooth Number Prediction for Optimum Dynamic Simulation of Wide-Faced Spur Gears
Notice bibliographique
Résumé
Refined dynamic analyses of gear pairs, including precise tooth contact description, often lead to unreasonable simulation requirements. Therefore, numerous models employ simplifications, such as two-dimensional deflection of the engaged gear set, which is inappropriate for wide-faced wheels. Other models propose three-dimensional (3D) representation of one tooth on a complete hub. This approach introduces the torsional and flexural deflection of the gear body, but underestimates the corresponding stiffness. Since forthcoming improvements of gear analysis should offer efficient 3D dynamic simulation of wide-faced gear sets, this paper primarily quantifies the flexibility error levels implied with 3D one tooth full hub spur gear models. Subsequently, a procedure is developed to determine the number of teeth required for a 3D model so that it will include the torsional and flexural flexibility of the spur gear body, within acceptable error levels. This procedure offers an efficient approach to optimize the (precision)/(simulation time) ratio. The method deals with gears of any diametral pitch, and covers the common face width and tooth number ranges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».