MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910809683 · doi:10.1177/0954409718822870

A new strain gauge configuration on the rail web to decouple the wheel–rail lateral contact force from wayside measurement

2019· article· en· W2910809683 sur OpenAlexaff
Feng Yu, Michael T. Hendry

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part F Journal of Rail and Rapid Transit · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensCanadian Pacific Railway (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrain gaugeStructural engineeringWheatstone bridgeContact forceBendingFinite element methodBending momentEngineeringTorqueBridge (graph theory)Electrical engineeringPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The simultaneous presence of bending moments and torques produced by the lateral and vertical contact forces between the wheel and the rail generates a complex strain state on the rail surface, which makes it difficult to identify the strain signals produced purely from the lateral contact force. In this study, a new strain gauge configuration is proposed to decouple strain signals of the wheel–rail lateral contact force from wayside measurements by analyzing the bending strains on the rail web using a full Wheatstone bridge. For this purpose, a finite element modeling of the wheel–rail contact is performed to analyze the bending strains on the rail web and to optimize two instrumented sections for eight electric resistance strain gauges. Laboratory testing is also used to examine the installation scheme of the strain gauges at the two optimal instrumented sections. A good agreement is observed between the experimental data and the simulation results. Strain signals are evenly distributed for about 10 cm in the middle region between the two optimal instrumented sections and only account for the lateral contact force.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part F Journal of Rail and Rapid TransitMême sujetRailway Engineering and DynamicsTravaux en français237 207