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Enregistrement W3138511216 · doi:10.18280/acsm.450111

Modeling and Thermal-Mechanical Coupling Analysis of Piston in Car Engines

2021· article· en· W3138511216 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiston (optics)Finite element methodMechanical loadStress (linguistics)Mechanical engineeringCoupling (piping)Stress fieldBoundary value problemDeformation (meteorology)Field (mathematics)EngineeringHeat transferMaterials scienceMechanicsStructural engineeringComposite materialPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, finite-element analysis (FEA) is carried out on the temperature field and stress field of automobile engine piston, as well as the thermal-mechanical load coupling stress field. Through the analysis, the authors grasped the thermal load and combined stress distribution of the piston, and thus optimized the piston design to improve its operational reliability. Specifically, a 1/4 solid model of the piston was constructed in the three-dimensional (3D) computer-aided design (CAD) software Pro/ENGINEER, and then converted into a finite-element model in Pro/Mechanica. Then, an alternating load was imposed on the piston model, and fatigue analysis was performed to identify the parts of the piston prone to fatigue failure, and judge whether the piston structure satisfies working requirements. Next, temperature field analysis was carried out on the piston model. The distribution of the steady-state temperature field as determined by applying temperatures and heat transfer coefficients as required by the boundary conditions of the third kind. Finally, the piston model was subject to thermal-mechanical coupling analysis. The stress and deformation distributions of the piston under the coupled stress field were ascertained under the boundary conditions of temperature field distribution and mechanical load. Through the above work, the authors obtained the basis for safety evaluation of piston, laying the foundation for further reducing the thermal load and optimizing the stress distribution of piston.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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