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Enregistrement W4287884926 · doi:10.4271/2022-01-0609

Modeling and Analysis of the Hysteresis Behavior of the Tensioner

2022· article· en· W4287884926 sur OpenAlexaff
Haoran Wang, Lixiang Wan, Quanyu Ding, Wen‐Bin Shangguan

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensMD Precision (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHysteresisControl theory (sociology)Computer scienceMaterials sciencePhysicsControl (management)Condensed matter physicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The tensioner of the engine front end accessory drive system was taken as a study object, and the mechanical structure and working principle of the automatic tensioner were analyzed. The hysteresis behavior test of tensioner torque-angular displacement was carried out, and the effects of different excitation frequencies and excitation amplitudes on the hysteresis behavior of the tensioner were analyzed. According to the modified Dahl hysteresis model, the model parameters of the tensioner was identified. Based on the identified model parameters, the hysteresis behavior of the tensioner was calculated, and the calculation model accuracy was verified with the tested results. The influence of the hysteresis curve transition area exponent on the tensioner behavior was studied. The dynamic behavior of the engine front end accessory drive system was simulated using the simulation software. The effects of the hysteresis curve transition area exponent on the dynamic behavior of the engine front end accessory drive system were studied under the slow acceleration and the rapid acceleration. The method proposed herein facilitates the predicting the dynamic hysteresis behavior of the tensioner, which has the certain engineering significance for the design and the development of the tensioner and the engine front end accessory drive system.</div></div>

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
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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