Nonlinear random vibration of planetary gear trains with elastic ring gear
Notice bibliographique
Résumé
Planetary gear trains (PGT) are widely used in the field of renewable energy, especially in wind turbines. A wind turbine uses planetary gearboxes to transfer wind torque to a generator, and even though gearboxes are designed according to sound engineering practices, they fail much sooner than their design life estimates. Unexpected PGT failures are costly, and it is vital to detect these failures early. This thesis proposes proper methods and analyses that help the wind turbine industry to prevent future failure by enlightening the nonlinear dynamic behavior of PGT under random force. This thesis will investigate one of the main factors in PGT failure: random vibration caused by wind turbulence. In this thesis, a hybrid dynamic model was proposed to model the stochastic nonlinear dynamics of a PGT with an elastic ring gear, and then the statistical linearization method (SL) was introduced to linearize the model. A new criterion of the SL is introduced to linearize the stochastic nonlinear dynamic model of a gear pair. The stochastic response of a thin-walled ring gear PGT under three equally-spaced random moving loads was also investigated. A series of parametric studies was conducted, and the obtained results revealed that the proposed model for the PGT accurately represented the dynamic behavior of the PGT with an elastic ring gear, and the SL gave acceptable accuracy. Also, the energy-based SL was enough accurate and valid to apply to stochastic nonlinear gear pairs under heavy load conditions, and the accuracy of the SL decreased for light load conditions. Finally, analysis on the effect of random moving loads on the ring gear showed that the mean of displacement was affected by the critical speeds, and random loads' speed does not influence the standard deviation of displacement. Monte Carlo simulations (MCS) were conducted to verify the proposed model and method, and MCS proved the accuracy of the proposed model and process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».