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Enregistrement W2799463494 · doi:10.1139/tcsme-2000-0013

DYNAMIC AND STABILITY ANALYSIS OF ROTOR-SHAFT SYSTEMS WITH VISCOELASTICALLY SUPPORTED BEARINGS

2000· article· en· W2799463494 sur OpenAlexaffvenue
N.H. Shabaneh, Jean W. Zu

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Bearings and Levitation Dynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityRotor (electric)StiffnessVibrationHelicopter rotorStructural engineeringStability (learning theory)Natural frequencyBearing (navigation)Equations of motionFlexibility (engineering)MechanicsControl theory (sociology)PhysicsEngineeringMathematicsClassical mechanicsComputer scienceMechanical engineeringAcousticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the dynamic analysis of a single-rotor shaft system with elastic bearings at the ends mounted on viscoelastic suspensions. Timoshenko shaft model is utilized to incorporate the flexibility of the shaft; the rotor is considered to be rigid and located at the mid-span of the shaft. The viscoelastic supports of the linear bearings are modeled using Kelvin-Voigt model. Equations of motion are derived for the system, and both free and forced vibration analysis are performed. Comparisons of the natural frequencies are made between the Jeffcott model and the Timoshenko model. The effects of stiffness and loss coefficients of the viscoelastic supports on the complex natural frequencies are investigated. Stability analysis is performed utilizing the Routh Hurwitz criterion for polynomials with complex coefficients and the variational analysis. Experimental investigations were carried out for the system and compared to the predicted theoretical results. Theoretical results show that optimum values of the viscoelastic stiffness and loss coefficient can be achieved for a specific rotating shaft system to reduce vibrations and increase the operating regions.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations4
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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