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Enregistrement W2625303763 · doi:10.36001/phmconf.2014.v6i1.2501

Investigating Vibration Properties of a Planetary Gear Set with a Cracked Tooth in a Planet Gear

2014· article· en· W2625303763 sur OpenAlexafffund
Xihui Liang, Ming J. Zuo

Notice bibliographique

RevueAnnual Conference of the PHM Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésPlanetVibrationGear trainSpiral bevel gearDisplacement (psychology)Fault (geology)SIGNAL (programming language)Structural engineeringNon-circular gearEngineeringComputer scienceAcousticsGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparing with fixed shaft gearbox, vibration properties of planetary gearbox are much more complicated. In a planetary gearbox, there are multiple vibration sources as several pairs of sun-planet gears and several pairs of ring- planet gears mesh simultaneously. In addition, the signal transmission path changes due to the rotation of the carrier. To facilitate fault detection of a planetary gearbox and avoid catastrophic consequences caused by gear failures, it is essential to understand the vibration properties of a planetary gearbox. This paper aims to simulate vibration signals and investigate vibration properties of a planetary gear set when there is a cracked tooth in a planet gear. Displacement signals of the sun gear and the planet gear, and resultant acceleration signals of the whole planetary gear set will be simulated and investigated. Previous work mainly focuses on the vibration properties of a single component, like the sun gear, the planet gear or the carrier. This paper simulated the vibration signal of a whole planetary gear set when there is a cracked tooth in a planet gear. In addition, fault symptoms will be revealed, which can be utilized to detect the crack in the planet gear. Finally, the proposed approach is experimentally validated.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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