Wear Sensors for Pitch Control Bearing Condition Based Maintenance
Notice bibliographique
Résumé
Self-lubricating rotor blade pitch control bearings are critical to safe operation and fleet readiness. However, detecting bearing liner wear can be subjective and time consuming. Standard measurement techniques could lead to unsafe operational conditions or poor bearing life utilization. Excessive inspections, unplanned downtime and poor part utilization may be driven for safety and result in increased cost. New Hampshire Ball Bearings (NHBB) has developed a novel new approach that provides clear indication of when a bearing should be replaced. An embedded bearing liner wear sensor is connected to an Ultra High Frequency (UHF) passive Radio Frequency Identification (RFID) communication device to communicate bearing status to a hand held reader. Status of each individual bearing is reported. This new technology will allow operators and maintainers to conduct bearing maintenance when it is required by actual bearing condition instead of a fixed schedule based on Condition Based Maintenance (CBM) systems. Application specific and component functional testing on the wear sensor system (conducted at NHBB) shows wear performance similar to traditional blade pitch control applications with no impact to overall system operational capabilities. NHBB and Bell Helicopter are collaborating to introduce this technology on the Bell 525 with flight testing tentatively planned for 2017. Future work on this project will focus on aircraft and maintenance system integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».