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Enregistrement W3111618223 · doi:10.1139/tcsme-2020-0153

Disc cutter wear prediction based on the friction work principle

2020· article· en· W3111618223 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Li, Yuanjun Huang, Xin Zhang, Ye Sun, Jingbo Guo

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hebei Province
Mots-clésMilling cutterTunnel boring machineWork (physics)Mechanical engineeringEngineeringStructural engineeringMachining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the main rock-breaking tool of the tunnel boring machine, wear of the disc cutter is affected by geological conditions, equipment factors, and tunneling parameters when it interacts with rock. Because of the complex factors affecting disc cutter wear, it is difficult to accurately predict the wear of the disc cutter. In this study, the rock-breaking mechanism and the force of the disc cutter were analyzed, and a theoretical prediction model of disc cutter wear was established based on the friction work principle. The parameters in the disc cutter wear prediction model were determined by simulation, and a prediction method of disc cutter wear is proposed. Finally, the wear prediction model of the disc cutter was verified by field wear data. The results show that the average error between the predicted value of the disc cutter and the actual wear data from the field is 16.1%. The wear prediction model of the disc cutter has high accuracy and adaptability. The research results provide an effective method for wear prediction of the disc cutter, which is of great significance and engineering value for cutter replacement and construction management.

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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,437

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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