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Enregistrement W4205307384 · doi:10.4018/ijmmme.293222

Assessment of Substrate and TBC Damage Effects on Resonance Frequencies for Blade Health Monitoring

2022· article· en· W4205307384 sur OpenAlexaff
Jason Van Dyke, Michel Nganbe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Manufacturing Materials and Mechanical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBladed Disk Vibration Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpallationMaterials scienceVibrationDissipationTurbine bladeStructural engineeringFinite element methodDamage toleranceStiffnessNatural frequencyTurbineComposite materialAcousticsAerospace engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reliability of critical aircraft components continues to shift towards onboard monitoring to optimize maintenance scheduling, economy efficiency and safety. Therefore, the present study investigates changes in dynamic behavior of turbine blades for the detection of defects, with focus on substrate cracks and TBC spallation as they relate to vibration modes 1 to 6. Two‐dimensional and three-dimensional finite element simulation is used. The results indicate that TBC spallation reduces natural frequencies due to the ensuing hot spot and overall increase in temperature, leading to drops in blade stiffness and strength. Cracks cause even larger frequency shifts due to local plastic deformation at the crack that changes the energy dissipation behavior. Mode 1 vibration shows the largest shifts in natural frequencies that best correlate to the size of defects and their position. As such, it may be most appropriate for the early assessment of the severity and location of defects.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,500

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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