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Enregistrement W2050747607 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.651.710

Vibration Modeling of Machine Tool Spindles: A Calibrated Dynamic Stiffness Matrix Method

2013· article· en· W2050747607 sur OpenAlexafffund
Omar Gaber, Seyed M. Hashemi

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Bearings and Levitation Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVibrationSpring (device)Natural frequencyStiffnessStructural engineeringDirect stiffness methodBendingBending stiffnessBeam (structure)Timoshenko beam theorySpinningStiffness matrixMatrix (chemical analysis)EngineeringMaterials scienceAcousticsMechanical engineeringPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of spindles vibrational behavior on the stability lobes and the Chatter behavior of machine tools have been established. The service life has been observed to reducethe system natural frequencies. An analytical model of a multi-segment spinning spindle, based on the Dynamic Stiffness Matrix (DSM) formulation, exact within the limits of the Euler-Bernoulli beam bending theory, is developed. The system exhibits coupled Bending-Bending (B-B) vibration and its natural frequencies are found to decrease with increasing spinning speed. The bearings were included in the model usingboth rigid, simply supported, frictionless pins and flexible linear spring elements. The linear spring element stiffness is then calibrated so that the fundamental frequency of the system matches the nominal value.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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