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Enregistrement W2239073719 · doi:10.1115/smasis2015-8954

Developing a Generalized Harmonic Balance Method for Accurate Identification of Crack Depth in a Continuous Shaft-Disc System

2015· article· en· W2239073719 sur OpenAlexaff
Hamid Khorrami, Ramin Sedaghati, Subhash Rakheja

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonic balanceHarmonicMechanicsTransverse planeVibrationStructural engineeringFinite element methodAcousticsMaterials sciencePhysicsEngineeringNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the effect of a crack on the vibrational properties of a shaft-disc system has been studied applying a generalized harmonic balance method. In the reviewed literature, the reported methods to find the unbalance response of a continuous shaft-disc system provide only the first harmonic component of the response; whereas, the presented method gives the super-harmonic components as well. The shaft-disk system consists of a flexible shaft with a single rigid disc mounted on rigid short bearing supports. The shaft contains a transverse breathing crack (fatigue crack). The main concept for crack detection in vibration-based methods is basically the investigation of crack-induced changes in the selected vibrational properties. Shaft critical speeds and harmonic and super-harmonic components of the unbalance lateral response have been used as typical vibrational properties for crack detection in a rotating shaft system. A generalized harmonic balance method has been developed to efficiently investigate changes in vibrational properties due to the effect of crack properties, depth and location. The results of the developed analytical model have been compared with those obtained from the finite element model and close agreement has been observed.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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