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Enregistrement W2055058254 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.86.443

Study on the Micro Thermal EHL Behavior of Wind Turbine Gearbox

2011· article· en· W2055058254 sur OpenAlexaff
Bin Wu, Wan Shi, Long Zhao, Ping Fu

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensCanadian Association of Emergency Physicians
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLubricationTurbineSurface roughnessMaterials scienceThermalSurface finishMechanical engineeringMechanicsComposite materialEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A complete numerical solution for the micro thermal elastohydrodynamic lubrication (EHL) of planetary gearing in wind turbine gearbox is obtained with taking roughness effects and characteristics of non-Newtonian fluids into account. The oil film pressure profile, film shape and the trend of equivalent temperature rise in planetary gearing in special meshing points are drawn. Through comparing with lubrication performance in different surface morphology between Ra=0.8μm and 0.2μm, the results show that the film thickness ratio of ring gear and planetary gears with Ra=0.8μm is greatly smaller than 1.5. From the relationship between tooth surface damage and film thickness ratio, these gears are in abnormal lubrication state, surface damage, when Ra=0.8μm, can theoretically reach more than 15%. However, the surface damage ratio with Ra=0.2μm has been greatly deceased, so as to that it provides a theoretical basis of reliable lubrication analysis for wind turbine gearbox.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,299

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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