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Enregistrement W4290830305 · doi:10.1115/1.4055216

Forced Response System Identification of Full Aero-Engine Rotordynamic Systems for Prognostics and Diagnostics

2022· article· en· W4290830305 sur OpenAlexaboutno aff
In Young Hur, Z. S. Spakovszky

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Detection Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbofanEngineeringRotor (electric)RotordynamicsPrognosticsRobustness (evolution)ModalAero engineSystem identificationFrequency responseMistuningModal analysisControl theory (sociology)Response analysisVibrationComputer scienceAutomotive engineeringStructural engineeringMechanical engineeringFinite element methodAcousticsData modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A first-of-its-kind forced-response system identification approach is introduced to measure rotordynamic damping of shaft modes in a full gas turbine aero-engine. The approach involves forced-response modal analysis in which the rotordynamic system is excited with an external shaker, and engine modal characteristics are extracted from rotor shaft response signals. A reduced-order modeling framework capturing full-engine dynamics and coupling between rotor shafts and support static structure was developed and implemented in a Pratt & Whitney Canada PW615 Turbofan engine. The framework was used to guide the design of forced-response system identification experiments. The design study shows that two orthogonal shakers are required to excite both forward- and backward-whirling shaft modes and that excessive forcing amplitudes that produce whirl over 0.4 of journal eccentricity ratio can yield up to 12% lower response magnitudes due to nonlinear bearing characteristics. A statistical analysis of virtual experiments under real engine operating conditions demonstrates feasibility and robustness of the approach, measuring rotordynamic damping for key shaft modes with an uncertainty of up to 15%. General applicability of the approach with similar error levels is suggested for multispool multiframe aero-engine architectures. Guidelines for experimental setup, data acquisition, and processing are established for full-engine forced-response system identification experiments. The new capability shows promise in supporting aero-engine diagnostics and prognostics to improve the life cycle operation of commercial and military engines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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