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Enregistrement W2767121221 · doi:10.1115/pvp2017-65272

Fretting-Wear Damage due to Vibration in Nuclear and Process Equipment

2017· article· en· W2767121221 sur OpenAlexaff
M. J. Pettigrew, M. Yetisir, Nigel J. Fisher, Bruce Smith, Colette E. Taylor, Victor P. Janzen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical stress and fatigue analysis
Établissements canadiensCanadian Nuclear LaboratoriesPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrettingPipingFretting wearMaterials scienceWork (physics)VibrationTube (container)Heat exchangerStructural engineeringMechanical engineeringForensic engineeringComposite materialEngineeringAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of fretting-wear damage between a vibrating structure and its supports is discussed in this paper. Typical components of concern are piping systems and pipe-supports, multispan heat exchanger tubes and tube supports, and nuclear fuel bundles and fuel channels. Fretting-wear damage is related to the dynamic interaction between a structure and its supports. This interaction is conveniently formulated in terms of a parameter called “work rate” to predict fretting-wear damage. Work rate is simply the integral of contact force over sliding distance per unit time. Fretting-wear damage may be investigated from an energy point of view. It is essentially the mechanical energy or power dissipated through contact forces and sliding that causes fretting-wear damage. Development of a simple formulation that relates tube vibration response and fretting-wear damage is reviewed in this paper. Some new practical examples and simple calculations are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,186

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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