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Enregistrement W2332496663 · doi:10.1115/ipc2002-27282

Rotating Machinery Acoustics: A Complete Coupling Contributes to the Impeller Fatigue Failure

2002· article· en· W2332496663 sur OpenAlexaff
Roman W. Motriuk

Notice bibliographique

Revue4th International Pipeline Conference, Parts A and B · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpellerCoupling (piping)TurboVibrationGas compressorComputer scienceAcousticsProcess (computing)EngineeringMechanical engineeringPhysicsAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complex dynamic fields such as pulsation, vibration and noise are generated in turbo-machinery systems. These fields are created by the acoustic waves propagating in gaseous media and interacting with the turbo-machine casing and its components. The acoustic loads result from the flows nonuniformity, flow path obstacles or the machine kinematics. The acoustic waves frequently interact with the structural modes inside the turbo-machine. Such interactions may contribute significantly to structural failures and therefore are of primary interest to a machine designer. High ‘efficiency’ couplings usually lead to structural failures while low ‘efficiency’ couplings are not important. Thus, assessment of the coupling ‘efficiency’ is crucial in the calculation of failure probabilities. This knowledge could also be used during the root cause failure analysis or in the machine re-design process. The most ‘efficient’ coupling takes place when the so-called joint acceptance function, representing spatial coupling ‘efficiency’ and the transfer function, representing time coupling ‘efficiency’, describe full coincidence of the acoustic and structural modes. Partial couplings are usually unimportant due to their low ‘efficiency’. This paper attempts to explain partial and complete coupling concepts based on example of a failed compressor impeller. Some practical design remedies to avoid impeller failures are given while predicting the complete coupling.

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 enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,571

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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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