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Enregistrement W3133359008 · doi:10.1002/9781119756743.ch6

Dynamic Modeling and Analysis of Nonlinear Flexible Rotors Supported by Viscoelastic Bearings

2021· other· en· W3133359008 sur OpenAlexaff
Mohammed Khair Al‐Solihat, Kamran Behdinan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Lubrication Engineering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonlinear systemKinematicsBearing (navigation)Rotor (electric)VibrationFlexibility (engineering)ViscoelasticityStiffnessControl theory (sociology)EngineeringComputer scienceStructural engineeringMechanical engineeringPhysicsClassical mechanicsMathematicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flexible dynamic models of rotors are more efficient to capture the nonlinear dynamic behavior of rotors as compared with conventional rigid body models that ignore the geometric nonlinearities associated with shaft elastic motion. This chapter presents a dynamic modeling approach of a shaft–disk rotor system supported by nonlinear flexible bearings with consideration of the shaft flexibility and corresponding geometric nonlinearities. The system kinematics is formulated and subsequently used to derive the equation of motion considering the linear and nonlinear stiffness and damping properties of the bearings. The analytical approaches used to analyze the free vibration characteristics and nonlinear behavior of the system are then highlighted. Finally, sample results showing the effects of the bearing nonlinear properties on the nonlinear dynamic response of the system to unbalance disk force are presented.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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