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Enregistrement W2969608052 · doi:10.1139/tcsme-2019-0086

Nonlinear dynamic analysis of a microsegment gear system with a time-varying base circle

2019· article· en· W2969608052 sur OpenAlexvenueno aff
Kang Huang, Fengwei Xu, Yangshou Xiong, Meng Sang, Yong Yi

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacklashInvoluteNon-circular gearNonlinear systemVibrationStiffnessDiscretizationControl theory (sociology)Structural engineeringEngineeringSpiral bevel gearComputer scienceMechanical engineeringPhysicsAcousticsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systematic dynamic analysis of a microsegment gear system with a time-varying base circle, time-varying mesh stiffness, and gear backlash is carried out in this paper. By discretizing the meshing process, a six degree-of-freedom nonlinear dynamic model of a microsegment gear pair is established. To study the dynamic response of the microsegment gear and involute gear under various operating conditions, the numerical integration method is adopted. The dynamic transmission error (DTE) of the two gears is analysed in terms of time history charts, phase diagrams, fast Fourier transformation spectra, and Poincaré maps. The effects of support damping and support stiffness on radial vibration are also investigated. Results reveal that, compared with the involute gear system, the microsegment gear system is more stable at the high-speed condition and has a smaller amplitude of DTE under medium-speed and heavy-load, high-speed, and heavy-load conditions. The support damping and support stiffness have great effects on the resonant peak in the radial direction of the microsegment gear. Both the proposed model and numerical results are expected to provide a useful source of reference for the dynamic design of the microsegment gear system.

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 enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,598

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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