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Enregistrement W3160875612 · doi:10.1177/09544070211015939

Effects of vehicle driveline parameters and clutch judder on gearbox vibrations

2021· article· en· W3160875612 sur OpenAlexaff
Ali Hajnayeb, Joseph S. Fernando, Qiao Sun

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClutchPowertrainVibrationAutomotive engineeringNoise (video)EngineeringWork (physics)Control theory (sociology)Computer scienceTorqueMechanical engineeringAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clutch judder causes discomfort in a car. This undesirable event not only creates noise and vibrations, it also disturbs the normal functionality of other components in the driveline, especially the gearbox, which is prone to oscillating inputs. Although there are numerous separate studies on clutch judder and gearbox vibrations, a combined study is necessary in order to investigate the coupled dynamics, especially the effect of vibrations in a clutch on gearbox vibrations. In this paper, a dynamic model is presented for the driveline, including the details of a gearbox and a dry clutch. It allows us to investigate the effect of clutch parameters and to simulate conditions with and without judder. The obtained dynamical equations are then solved numerically. The influence of judder on gear dynamics and passenger comfort is investigated. The results show that judder causes loss of contact in the gearbox in most cases. In more severe cases of judder, it can cause rattle not only in the unloaded gear, but also in the loaded gears. A modal analysis and a frequency spectrum analysis are conducted as well in order to identify the frequency components of the system vibrations and to verify the obtained results. Parts of the results are compared with the theoretical and experimental data from other research studies, which show agreement and serve to validate the model in this work.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,544

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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