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Enregistrement W3093855923 · doi:10.1139/tcsme-2020-0102

A blade tip-timing method without once-per-revolution sensor for blade vibration measurement in gas turbine engines

2020· article· en· W3093855923 sur OpenAlexvenueno aff
Chengwei Fan, WU Ya, Pete Russhard, Can Ruan, Anjenq Wang

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBladed Disk Vibration Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlade (archaeology)VibrationTurbine bladeRotor (electric)AcousticsApproximation errorGas turbinesStructural engineeringControl theory (sociology)TurbineComputer scienceEngineeringMechanical engineeringAlgorithmPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The blade vibration measurement is crucial for gas turbine engines to ensure safe operations. One of the techniques is blade tip-timing (BTT), which is under the assumption that rotor speed is constant and depends on a once-per-revolution (OPR) timing reference to calculate the blade tip displacement and to identify the blade sequence. However, this assumption is incorrect for transient conditions, and the installation of an OPR sensor sometimes is not allowable and reliable. These reasons greatly limit the application of the BTT technique. This paper proposes a self-correcting (SC)-BTT method to realize the blade vibration measurement under different operating conditions without the use of an OPR sensor. The proposed method is based on polynomial fitting, and a reference probe is used to correct high-order fitting coefficients. Numerical results show that the SC-BTT method can greatly reduce the fitting error caused by blade pitch and vibrational parameters. Experimental results demonstrate that the proposed method is capable of removing the limitation of the lack of an OPR sensor and overcoming the drawbacks of the OPR system, such as the failure of the OPR sensor or low-speed resolution. For three investigated cases, the relative errors of derived rotor speed are below 0.12%. The relative error of blade peak-to-peak amplitude (PPA) and initial phase angle are around 3% at the resonance region with engine order (EO) 2.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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