Nonlinear Normal Modes and the Dahl Friction Model Parameter Identification
Notice bibliographique
Résumé
Fretting wear of steam generator tubes due to vibration induced by fluid flow remains a serious problem in the nuclear industry. Azizian and Mureithi [1] have recently developed a hybrid friction model to simulate the friction behavior of tube-support interaction. However, identification of the model parameters remains unresolved. To identify the parameters of the friction model, the following quantities are required: contact forces (tangential force (friction) and normal force (impact)), the slip velocity and displacement in the contact region. Direct measurement of these quantities by using a steam generator tube interacting with its supports is difficult. To simplify the problem, a beam, clamped at one end and simply supported with consideration of friction effect at the other is used. The beam acts as a mechanical amplifier of the friction effects at the microscopic level. Using this simple setup, the contact forces, the sliding velocity and the displacement can be indirectly obtained from the beam’s vibration response measurements. A new method based on nonlinear modal analysis was developed to calculate the contact forces. This method is based on the modal superposition principle and Fourier series expansion. The nonlinear normal modes (NNMs) and the generalized coordinates (GCs) have been identified experimentally as functions of the excitation level, the frequency, the preload in the contact area, with and without lubrication. Three hypotheses and related analyses to identify the NNMs and GCs were tested; the analysis based on the harmonic balance method gives the best results for reconstructing the accelerometer signals with an error less than 2% for all excitation levels compared to more than 2% for other methods. The successful signal reconstruction makes it possible to accurately identify the parameters of the Dahl friction model. This is also the first step to identify the parameters of the hybrid friction model.
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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 | 0,000 | 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 ».