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Enregistrement W2975326508 · doi:10.36001/phmconf.2019.v11i1.796

Prognostics Model to Predict Brake Rotor Thickness Variation

2019· article· en· W2975326508 sur OpenAlexaff
Hamed Kazemi, Xinyu Du, Samba Drame, Regan Dixon, H. Mohseni Sadjadi

Notice bibliographique

RevueAnnual Conference of the PHM Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBrake Systems and Friction Analysis
Établissements canadiensGeneral Motors (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrognosticsRotor (electric)BrakeVibrationEnvelope (radar)CrankshaftAmplitudeAutomotive engineeringDisc brakeControl theory (sociology)Root mean squareFrequency domainMaterials scienceEngineeringStructural engineeringMathematicsAcousticsPhysicsComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brake rotor thickness variation causes brake torque variation which can lead to brake judder and pulsation, steering wheel oscillations and chassis vibration. In this paper, we have proposed a prognostics methodology to predict the degradation level of brake rotor due to disc thickness variation. Leveraging the time and frequency domain analysis, this model creates health indicators to assess the health of the rotor and predict the rotor thickness variations of 36 micrometers or more. These health indicators that are calculated during braking events include: (i) envelope or variance of the brake master cylinder pressure (MCP); (ii) envelope or variance of the longitudinal acceleration (AX); (iii) the root mean square amplitude of the average order spectrum of the MCP at order one; and (iv) the root mean square amplitude of the average order spectrum of the AX at order one. This paper demonstrates that the above health indicators are significantly larger for a degraded brake rotor due to thickness variation compared to a healthy rotor.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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'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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