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Enregistrement W4291449836 · doi:10.3390/ma15165548

Steady-State Thermal Analysis of Functionally Graded Rotating Disks Using Finite Element and Analytical Methods

2022· article· en· W4291449836 sur OpenAlexafffund
M. M. Shahzamanian, A. Shahrjerdi, B.B. Sahari, Pengfei Wu

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Structure Analysis and Optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodMaterials scienceGradationMaterial propertiesParametric statisticsRotational symmetryThermalStress (linguistics)Composite materialMechanicsStructural engineeringEngineeringPhysicsMathematicsComputer scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A steady-state thermal analysis for a hollow and axisymmetric functionally graded (FG) rotating disk with a uniform thickness was performed in this study. In the studied FG disk, metal and ceramic materials were considered for the inner and outer surfaces, respectively, when the material properties varied along the radial direction but not through material thickness variations. A power law distribution was employed to represent the material properties. Three different methods were used to present the temperature distribution along the radial direction of the FG disk, namely (1) an in-house finite element (FE) program, (2) the ANSYS parametric design language (APDL), and (3) an analytical solution. Furthermore, the in-house FE program presented the thermal stress and thermal strain of the FG disk. The weighted residual method in the FEM was used to present the temperature distribution when the material properties along an element are varying in contrast with using a commercial finite element software when the material properties are constant within an element to simulate FGMs. The accuracy of the in-house FE program was tested, and it was shown that the temperature distributions obtained by using the abovementioned methods were exactly the same. A parametric material gradation study was performed to understand the effects on the temperature, thermal strain, and stress. The material gradation was found to have a significant effect in this regard. The in-house finite element program enables one to perform a post-processing analysis in a more efficient and convenient manner than that through simulations in a finite element software program such as ANSYS. Lastly, this in-house code can be used to perform an optimization analysis to minimize the thermal strain and stress while the stiffness of the plate is maintained when the material properties within an element vary.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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