An Integrated Prognostics Method for Failure Time Prediction of Gears Subject to the Surface Wear Failure Mode
Notice bibliographique
Résumé
Surface wear is one of the main failure modes that gears suffer from due to the sliding contact in the mesh process. However, the existing gear prognostics methods mainly focused on the fatigue cracking failure mode and the existing prediction methods considering surface wear are physics based without utilizing condition monitoring data. This paper proposes the first integrated prognostics method for failure time prediction of gears subject to the surface wear failure mode, utilizing both physical models, i.e., Archard's wear model and condition monitoring data, i.e., inspection data on gear mass loss in this study. By noticing the importance of the wear coefficient in Archard's model, the proposed method can result in a more accurate value of the wear coefficient so that the wear evolution in the future is forecasted with more accuracy. To achieve this, a Bayesian update process is implemented to incorporate the mass loss observation at an inspection point to determine the posterior distribution of the wear coefficient. With more mass loss data available, this posterior distribution gets narrower and its mean approaches the actual value of the coefficient. To use Archard' model, the gear mesh geometry and Hertz contact theory are applied to compute the sliding distance and the contact pressure for different points on the tooth flank. The proposed method is validated using run-to-failure experiments with a planetary gearbox test rig.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».