Numerical investigation of thermal losses within an internal gear train submerged in a multiphase flow and enclosed in a rotating casing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper presents results of a numerical study of thermal losses generated within an internal gear train consisting of a pinion and an annular gear. The gear train is submerged in a multiphase flow of Air and Oil and enclosed within a horizontal rotating cylinder (casing) attached to the annular gear. The casing rotates at a constant speed and exchanges heat through thermal radiation and natural convection to the ambient air. The study has been carried out using KISSsys and KISSsoft computer software. Numerical results have been validated using published experimental data. The maximum deviation is about 9.3%. The effects of several operating parameters; including the casing rotational speed (N), the torque (ζ) and the oil level (OV) on the various thermal losses generated within the gear train have been investigated. The effects of N, ζ and OV have been investigated in the following ranges: 20–160 rpm, 13–100 N.m, and 0–100%, respectively. The types of thermal losses considered in the present study are the churning, the meshing and the bearing losses. The gear ratio used in the present study is 4.45, therefore, the pinion gear rotational speed varied from 90 to 712 rpm. The present results indicated that increasing the rotational speed or the torque increases the thermal losses within the gear train. Increasing the oil level leads to an increase in the churning losses, up to a specific value of OV of about 31%, above which churning losses remained constant. The oil level at the 31% OV value is the oil level required to just submerge the pinion gear. Increasing the casing rotational speed enhanced the rate of heat transfer to the ambient air which improved the overall thermal performance of the gear train by about 12% at N = 460 rpm, compared to the stationary casing case.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle