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Enregistrement W2119710265 · doi:10.1115/detc2010-29232

Engine Oil Condition Monitoring Using High Temperature Integrated Ultrasonic Transducers

2010· article· en· W2119710265 sur OpenAlexaff
Makiko Kobayashi, Zhensheng Sun, C. K. Jen, K.-T. Wu, Jeff Bird, Brian Galeote, Nezih Mrad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor Technologies Research
Établissements canadiensDepartment of National DefenceMcGill UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceUltrasonic sensorSump (aquarium)LubricantTransducerAcousticsPiezoelectricityCapacitive micromachined ultrasonic transducersComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High temperature integrated ultrasonic transducers (IUTs) made of thick piezoelectric composite films have been coated directly onto the lubricant oil supply and sump lines of a modified CF700 turbojet engine. These thick piezoelectric films are fabricated using a sol-gel spray technology. The center frequencies of these IUTs are in the range of 10 to 12 MHz. The top electrodes, electrical wires, conducting adhesive bond, connectors and cables have been tested successfully for temperatures of up to 500°C. By operating these IUT in transmission mode, the amplitude and velocity of transmitted ultrasonic waves across the flow channel of the lubricant oil in supply and sump lines were measured during engine operation. The results have shown that the strength of the ultrasonic waves is sensitive to the presence of air bubbles in the oil and that the ultrasound velocity is linearly dependent on oil temperature. Based on the sensitivity of ultrasound velocity to oil temperature, a method for real-time monitoring of engine oil degradation is proposed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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