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Enregistrement W2170235872 · doi:10.1243/095440803766612793

Development of a piezoelectric force sensor for a chip refiner

2003· article· en· W2170235872 sur OpenAlexaff
Ali Siadat, A Bankes, Peter Wild, Jürgen Senger, D.R. Ouellet

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part E Journal of Process Mechanical Engineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiezoelectricityPiezoelectric sensorBar (unit)AcousticsChipShear forceVibrationMaterials scienceVoltageMechanical engineeringElectrical engineeringEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chip refiners are used to separate individual fibres from the wood matrix through the application of cyclic compressive and shear forces. The work presented here deals with the development of a two-axis piezoelectric force sensor to measure these cyclic forces in directions normal and tangential to the motion of refiner bars. The sensor consists of a small probe tip that replaces a portion of a refiner bar and is supported on four piezoelectric elements inside a housing. Stresses applied to pulp and wood material, at the surface of the probe, are thus transmitted to the piezoelectric elements, which respond by producing voltage signals. Signals from two of the four piezoelectric elements are used to determine forces in the normal and tangential directions during refining. A prototype sensor was tested in an atmospheric-discharge laboratory refiner. Impacts from individual bar crossings could clearly be discerned even at the maximum operating speed of the refiner. At low refiner speed, detailed measurements of the magnitude of the normal and tangential forces throughout a bar crossing were obtained. However, resonant vibrations of the sensor made it difficult to obtain such information when running the refiner at maximum speed. A number of design modifications are discussed, with the aim of improving the sensor performance for applications in larger-scale commercial refiners.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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