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Enregistrement W2948107111 · doi:10.11159/ffhmt19.116

The Wear Characteristics of Wet Clutch in the DCT Vehicle During the Launching Process

2019· article· en· W2948107111 sur OpenAlexvenueno aff
Qianqian Zhang, Man Chen, Biao Ma, Jianpeng Wu, Liang Yu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical stress and fatigue analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClutchProcess (computing)Discrete cosine transformAutomotive engineeringComputer scienceEngineeringArtificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to investigate the wear characteristics of wet clutch during the vehicle launching process, the experimental investigations and the dynamic analysis are conducted in the study. Firstly, the wet pin-on-disc experiment is designed to explore the wear behaviours of the wet friction pair. Based on the experimental results under various conditions, the wear amount is measured by the multielement oil analysis spectrometer and the corresponding wear coefficient is deduced according to the Archard laws. After that, the dynamic model of the Double Clutch Transmission (DCT) vehicle is established to study the wear condition of the wet clutch during the vehicle launching process. The experimental and simulation results indicate that, the increase of the slipping speed, the contact pressure and the temperature leads to the increase of the wear amount, while, for the wear coefficient, the slipping speed has little influence. During the vehicle launching process, the driver's gentle operation with light vehicle load will reduce the wear amount of the wet clutch and prolong its service life.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,241

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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