A Combined Finite Element-Multiple Criteria Optimization Approach for Materials Selection of Gas Turbine Components
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
The design of critical components for aerospace applications involves a number of conflicting functional requirements: reducing fuel consumption, cost, and weight, while enhancing performance, operability and robustness. As several materials systems and concepts remain competitive, a new approach that couples finite element analysis (FEA) and established multicriteria optimization protocols is developed in this paper. To demonstrate the approach, a prototypical materials selection problem for gas turbine combustor liners is chosen. A set of high temperature materials systems consisting of superalloys and thermal barrier coatings is considered as candidates. A thermo-mechanical FEA model of the combustor liner is used to numerically predict the response of each material system candidate. The performance of each case is then characterized by considering the material cost, manufacturability, oxidation resistance, damping behavior, thermomechanical properties, and the FEA postprocessed parameters relating to fatigue and creep. Using the obtained performance values as design criteria, an ELECTRE multiple attribute decision-making (MADM) model is employed to rank and classify the alternatives. The optimization model is enhanced by incorporating the relative importance (weighting factors) of the selection criteria, which is determined by multiple designers via a group decision-making process.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle