MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125378074 · doi:10.1088/1742-6596/364/1/012076

Crack Level Estimation Approach for Planetary Gear Sets Based on Simulation Signal and GRA

2012· article· en· W2125378074 sur OpenAlexaff
Zhe Cheng, Niaoqing Hu, Ming J. Zuo, Bin Fan

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSIGNAL (programming language)Fault (geology)Transmission (telecommunications)Computer scienceEstimationTest dataEngineeringData miningReliability engineeringReal-time computingAlgorithmTelecommunicationsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The planetary gearbox is a critical mechanism in helicopter transmission systems. Tooth failures in planetary gear sets will cause great risk to helicopter operations. A crack level estimation methodology has been devised in this paper by integrating a physical model for simulation signal generation and a grey relational analysis (GRA) algorithm for damage level estimation. The proposed method was calibrated firstly with fault seeded test data and then validated with the data of other tests from a helicopter transmission test rig. The estimation results of test data coincide with the actual test records, showing the effectiveness and accuracy of the method in providing a novel way to hybrid model based methods and signal analysis methods for more accurate health monitoring and condition prediction.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,323

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physics Conference SeriesMême sujetGear and Bearing Dynamics AnalysisTravaux en français237 207