Roller Bearing Skidding for Aero-Engine Applications: All-Steel Versus Hybrid Bearings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Roller bearings operating under light loads may suffer from skidding. The latter is more pronounced as the speed increases and may result in extensive wear and reduced service life of the bearing. The main objective of this study is to analyze skidding occurrence in a custom-made all-steel M50 bearing and a hybrid roller bearing subjected to the same operating conditions. The test bearings have a bore diameter of 90 mm, an outer diameter of 125 mm and 26 rollers. The hybrid bearing features silicon nitride (Si3N4) rollers and steel rings (M50 outer ring and M50-NIL inner ring). The bearings feature special channels to allow for under race lubrication of the bearing components in relative motion. A suite of sensors were used and installed to detect skidding and monitor the overall performance of the test bearing such as vibrations and temperature. The effect of the radial applied load, shaft rotational speed, and oil flowrate on roller skidding has been investigated and discussed. Slip ratio for each of the bearings under various speed–load combinations was also determined and analyzed. Turbo-Oil 2380 was used to lubricate the test bearings at a constant temperature of 77 °C. Tests were conducted on a high-speed rolling bearing test rig, and data were recorded using a 24-bit data acquisition system.
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 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».