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Enregistrement W3122331407 · doi:10.1115/gt2020-15662

Influence of Coating Technologies on Frictional Properties of Foil Bearings During Start/Stop Conditions

2020· article· en· W3122331407 sur OpenAlexaff
Azzedine Dadouche, Qi Yang, Daejong Kim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Lubrication Engineering
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoil bearingMaterials scienceBearing (navigation)ThermocoupleTribologyComposite materialFOIL methodFriction torqueCoatingTorque

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The main objective of this paper is to study and compare the performance characteristics of foil bearings for a typical turboblower during start/stop conditions. The test bearings feature three-segment bump foils and a full smooth top foil with a nominal diameter of 70 mm and an aspect ratio of 1. All foils are made out of Inconel 718 and have a thickness of 0.2 mm (0.008”). Three coatings, applied to the top foil, have been evaluated during the test campaign: PTFE, Molybdenum-Titanium Nitride (MoTiN) and Molybdenum-Aluminum-Titanium Nitride (MoAlTiN). MoTiN and MoAlTiN were applied using physical vapor deposition (PVD) technology. Each bearing was instrumented with sixteen thermocouples located within the bearing sleeve 1 mm away from its inner diameter. Thermocouples allow the measurement of the bearing temperature in the axial and circumferential directions. Bearing displacement was measured using eight proximity probes located at each side of the bearing (four per side). Overall vibrations of the bearing under test were measured via two accelerometers located on top of the bearing housing in the vertical and horizontal directions. In addition, a torque arm mechanism was used to measure the bearing shear force; hence deduce the friction coefficient, friction torque and total power loss. The paper discusses friction and wear results obtained after one hundred start-stop tests for each bearing. A tribological and microstructural analysis is also presented and discussed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,289

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,170 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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