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Enregistrement W2800119846 · doi:10.1139/tcsme-2006-0007

LOAD AND STRESS ANALYSIS OF CYLINDRICAL WORM GEARING USING TOOTH SLICING METHOD

2006· article· en· W2800119846 sur OpenAlexvenueno aff
A. H. Falah, Ahmed Elkholy

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorm driveSlicingSpur gearStiffnessDeflection (physics)Structural engineeringDeformation (meteorology)Stress (linguistics)Point (geometry)Gear toothTooth rootLoad distributionMaterials scienceEngineeringMathematicsGeometrySpiral bevel gearMechanical engineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for the determination of load and stress distributions of the instantaneously engaged teeth of cylindrical worm gears is represented in this paper. The method is based on the assumption that both the worm and gear can be modeled as a series of spur gear slices. The exact geometry and point of load application of each slice depends on its location within the mesh. By calculating the applied load and stress for each slice, the same can be determined for the entire worm gear set. The method takes into consideration tooth stiffness variation from root to tip, tooth bending deflection, local contact deformation, tooth foundation deformation and, the influence of gear parameters on load and stress. Calculated results were found to be in agreement with experimental and analytical ones obtained from literature under given operating conditions.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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