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Enregistrement W2090346795 · doi:10.1115/pvp2014-28429

In-Plane Vibration Damping of a U-Tube With Wet and Dry Flat-Bar Supports

2014· article· en· W2090346795 sur OpenAlexaff
Paul Feenstra, Victor P. Janzen, Bruce Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationTube (container)DissipationStructural engineeringMaterials scienceBar (unit)Vortex-induced vibrationFlow (mathematics)MechanicsEngineeringMechanical engineeringAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tests are being planned which will use AECL’s MR-3 Freon test facility and a Multi-Span U-Bend (MSUB) test rig to investigate the dynamics of tube vibration in two-phase flow, in particular those mechanisms that can cause excessive damage to steam-generator tubes. In preparation for the tests, free- and forced-vibration tests were conducted to measure the vibration energy dissipation (damping) of a single U-bend tube in air, with dry and wet anti-vibration bars, under a variety of tube-support conditions. This paper presents the relevant damping mechanisms and documents methods used to conduct the tests and to analyze the energy dissipated at the supports. Results indicate that for in-plane motion without tube-to-support contact, viscous damping related to wet AV B supports is much smaller than guidelines based on other types of supports suggest. To begin to examine the effects of the tube coming into contact with its supports, such as friction-related energy dissipation, the results of tests with light tube-to-support preloads are also presented.

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 enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,195

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,182
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'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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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