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Enregistrement W2969047782 · doi:10.1177/1350650119869450

Influences of the uneven contact pressure and the initial temperature on the hot judder behavior in a multi-disc clutch

2019· article· en· W2969047782 sur OpenAlexaff
Liang Yu, Biao Ma, Il Yong Kim, Heyan Li

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part J Journal of Engineering Tribology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBrake Systems and Friction Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClutchMaterials scienceThermalTest benchTorqueDissipationMechanicsThermal management of electronic devices and systemsMechanical engineeringEngineeringThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an investigation of the hot judder behavior in a multi-disc clutch with the uneven contact pressure and the initial temperature taken into account. Considering the actual structure of clutch, the pressure function is achieved to describe the uneven contact pressure distribution due to the circlip constraint. Moreover, the pin-on-disc test is conducted to obtain the formula of the coefficient of friction with the contact pressure, surface temperature, and rotating speed involved. The thermal and dynamic models are established and coupled to evaluate the hot judder behavior. The results demonstrate that the uneven contact pressure has a slight influence on the clutch hot judder, but it expands the radial temperature difference on the friction surface; meanwhile, the friction torque generated on the friction surface closer to the circlip is larger. Although the increase of initial temperature can shorten the clutch engagement time, the clutch hot judder will be shriller, as verified in the SAE#2 bench test. Furthermore, in order to reduce the clutch hot judder, the circlip should be optimized to smooth the radial contact pressure, and the advanced thermal management method should be applied to strengthen the clutch heat dissipation.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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