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Enregistrement W2566958776 · doi:10.1088/1755-1315/49/7/072014

Modeling the dynamic behavior of turbine runner blades during transients using indirect measurements

2016· article· en· W2566958776 sur OpenAlexafffund
Issa Diagne, M Gagnon, Antoine Tahan

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensHydro-QuébecÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaÉcole de technologie supérieure
Mots-clésTurbineTurbine bladeMarine engineeringEnvironmental scienceMechanicsComputer scienceEngineeringAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turbine start-up transients are induced by the wicket gates opening sequence and generate high amplitude stress cycles. These stress cycles have a detrimental effect leading to faster crack growth in the runner blades. Using a series of direct measurements taken on a prototype runner in order to find the optimal start-up parameters exposes both the runner and the instrumentation to a series of successive damaging transient events during the optimization process. To solve this, finding sensors strongly correlated to strain gauges and whose signals can be easily obtained to identify a model to predict the strain, instead of directly measuring it, would reduce the risk, cost and downtime associated with a measurement campaign. This paper shows that turbine shaft torsion measurements is highly correlated to the strain at a runner blade hotspot, and we demonstrate that the ARMAX model can be used to represent the dynamic system in order to minimize the strain on blades.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,345

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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