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Enregistrement W4312830912 · doi:10.33322/kilat.v11i1.1526

Penentuan Jumlah Minimal Line Of Resolution Dalam Spektrum Vibrasi Untuk Pengukuran Rutin Vibrasi

2022· article· id· W4312830912 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueKilat · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Science and Engineering
Établissements canadiensPositive Living North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMathematicsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resolution of vibration spectrum is one of that affect the accuracy of vibration analysis result. This study was conducted to determine the most effective minimum line of resolution (LOR) for determining the target resolution in separating two close peaks. Several parameter settings like Fmax and LOR are used to measure the spectrum of a model rotor. The results of this study indicate that with 3 LORs in the separating frequency, the spectrum is quite detailed in separating two close peaks. This experimental study resulted a simple calculation in determining the minimum amount of LOR for routine vibration measurements.
 
 
 ABSTRAK
 Salah satu hal yang berpengaruh terhadap ketepatan analisa data vibrasi adalah resolusi grafik spektrum vibrasi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui jumlah minimal line of resolution (LOR) yang paling efektif untuk menentukan target resolusi dalam memisahkan dua buah peak yang berdekatan. Beberapa setting parameter seperti Fmax dan LOR digunakan untuk melakukan pengukuran spektrum dari suatu rotor model. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan 3 buah LOR dalam separating frequency, spektrum yang dihasilkan yang cukup detail dalam memisahkan dua buah peak yang berdekatan. Studi eksperimen ini menghasilkan perhitungan sederhana dalam penenentuan jumlah minimal LOR untuk pengukuran rutin vibrasi.
 

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,003
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · 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