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Enregistrement W2162121644 · doi:10.1115/gt2007-28307

System Identification of Multistage Turbine Engine Rotors

2007· article· en· W2162121644 sur OpenAlexaff
Sang‐Heon Song, Matthew P. Castanier, Christophe Pierre

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBladed Disk Vibration Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMistuningComponent (thermodynamics)VibrationMode (computer interface)Coupling (piping)Control theory (sociology)Process (computing)Rotor (electric)TurbineComputer scienceIdentification (biology)Energy (signal processing)TurbomachineryProjection (relational algebra)Basis (linear algebra)EngineeringAlgorithmMechanical engineeringAcousticsMathematicsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, an efficient approach for modeling the vibration of multistage rotors was developed by the authors [1, 2]. This reduced-order modeling technique employs component mode synthesis, with each stage (bladed disk) treated as a separate component. In addition, the component mode mistuning (CMM) projection technique was extended to multistage systems. In the CMM method, individual blade mistuning is transformed from a basis of cantilevered blade modes to the basis of tuned system modes used for the reduced-order model. In this paper, the component-based modeling framework developed for mistuned multistage turbine engine rotors is utilized for system identification. First, the identification of multistage mode types is considered. Strain energy ratios are used to identify which system modes are confined to mostly one stage and which modes show strong coupling among multiple stages. Simple approximations for these ratios are derived based on data from the component-level free response analysis that are performed during the model construction process. The component-level results are also utilized to identify the dominant nodal diameter number for each multistage mode, even though the multistage system does not possess cyclic symmetry because the stages have different numbers of blades. Second, the modes are further classified as to how much the blades participate in the response relative to the disk for each stage. As a systematic identification procedure, this is applicable to single-stage models as well. For multistage systems, this is used to determine operating conditions where coupled response among blades on adjacent stages is most likely to occur. Third, the application of mistuning identification techniques to multistage systems is considered. It is found that the proposed modal classification methods allow the determination of conditions under which deviations in individual blade properties may be observed indirectly from measurements of the disks and spacer.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations26
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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