Uncertainty Quantification in Gear Remaining Useful Life Prediction Through an Integrated Prognostics Method
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Simulation ou modélisationSignal consensuel: Simulation ou modélisation
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: aucune
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,598
- Score d'incertitude au seuil
- 0,722
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
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 | 0,001 |
| 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)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Accurate health prognosis is critical for ensuring equipment reliability and reducing the overall life-cycle costs. The existing gear prognosis methods are primarily either model-based or data-driven. In this paper, an integrated prognostics method is developed for gear remaining life prediction, which utilizes both gear physical models and real-time condition monitoring data. The general prognosis framework for gears is proposed. The developed physical models include a gear finite element model for gear stress analysis, a gear dynamics model for dynamic load calculation, and a damage propagation model described using Paris' law. A gear mesh stiffness computation method is developed based on the gear system potential energy, which results in more realistic curved crack propagation paths. Material uncertainty and model uncertainty are considered to account for the differences among different specific units that affect the damage propagation path. A Bayesian method is used to fuse the collected condition monitoring data to update the distributions of the uncertainty factors for the current specific unit being monitored, and to achieve the updated remaining useful life prediction. An example is used to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
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La notice
- Revue
- IEEE Transactions on Reliability
- Thématique
- Gear and Bearing Dynamics Analysis
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- Concordia University
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- PrognosticsReliability (semiconductor)ComputationReliability engineeringEngineeringFuse (electrical)StiffnessUncertainty quantificationComputer scienceStructural engineeringAlgorithmMachine learning
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui