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Enregistrement W2348498838 · doi:10.1177/1687814016638824

Optimized use of cooling holes to decrease the amount of thermal damage on a plastic gear tooth

2016· article· en· W2348498838 sur OpenAlexaff
Demagna Koffi, Alencar Bravo, Lotfi Toubal, Fouad Erchiqui

Notice bibliographique

RevueAdvances in Mechanical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThermal conductionDeflection (physics)ThermalHeat deflection temperatureComposite materialMechanical engineeringStructural engineeringMechanicsEngineeringThermodynamicsOpticsUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The full potential of plastic gear usage is limited by not only poor mechanical properties but also equally poor temperature limits and poor heat conduction properties. Cooling holes were developed to decrease the amount of thermal damage on the contact surface. These cooling holes promote increased stress and tooth deflection, thus exerting a negative effect. This article compares various cooling holes for plastic gear configurations and proposes novel cooling holes. Thermal and mechanical simulations that consider specific aspects of plastic gear meshing were performed. The main objective of this article was to verify the best methods for reducing thermal damage through cooling holes. The results indicate the best compromise between the temperature reduction and the mechanical properties of the new tooth geometry. The results also indicate that the simple variations in the cooling holes proposed can improve tooth performance.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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