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Enregistrement W2462729781 · doi:10.1139/tcsme-2001-0002

LOAD ANALYSIS OF MISALIGNED GEAR COUPLING USING THE CLEARANCE DISTRIBUTION OF MESHING TEETH

2001· article· en· W2462729781 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Alfares, Ahmed Elkholy

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Failure Analysis and Simulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoupling (piping)Structural engineeringLoad sharingCircumferenceRotation (mathematics)Load distributionPosition (finance)Distribution (mathematics)Materials scienceEngineeringComputer scienceGeometryMechanical engineeringMathematicsMathematical analysisComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A gear coupling is one of the most common types of couplings in use today. Its popularity is due to its ability to accommodate axial, radial and angular misalignments which result in uneven distribution and sharing of transmitted loads between meshing teeth and may enhance deterioration in the coupling due to fatigue if not accounted for. In this study, load sharing among coupling teeth in the presence of angular misalignment is investigated. A procedure is introduced in which the coupling teeth are modelled as linear springs whose stiffnesses are equal and determinable from the coupling geometry and material. It was found out that the external male teeth are separated from the corresponding female internal teeth by distances (clearances) determined from the backlash and the angle of misalignment. Therefore, when the coupling is loaded, the teeth with small clearances come into contact before the ones with larger clearances. This results in an uneven distribution of loads among contacting teeth where some teeth may be completely unloaded or heavily loaded; depending upon the angle of misalignment, backlash and their clearance distribution. This produces cyclic loading on teeth during coupling rotation and may result in failure by fatigue.

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 enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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