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Enregistrement W4313439374 · doi:10.12974/2311-8741.2017.05.02.2

Investigating Ageing Process of Die Cast Aluminum in Squirrel Cage Rotors Exposed to Heavy-Duty Load Conditions

2017· article· en· W4313439374 sur OpenAlexaff
Constantin Pitis, Zaid Al-Chalabi

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Engineering Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensAlberta EnergyPowertech Labs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamometerSquirrel-cage rotorRotor (electric)Automotive engineeringReliability (semiconductor)EngineeringFault tree analysisStress (linguistics)Structural engineeringMechanical engineeringInduction motorReliability engineeringVoltageElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the applications used in underground mining industries (explosion-proof environment) are performing in heavy-duty load conditions. As a result, standard designs of explosion-proof, water-cooled squirrel cage induction motors (WC-SCIM) equipped with standard designs of die-cast aluminium rotors (DCAR) are exposed to higher than expected rotor bar current values. Site investigations and dynamometer tests confirmed that severe heavy-duty loading induce high thermo-mechanical stresses (TMS) in DCARs. Frequent occurrences of such TMS (superimposed on the rated condition stresses) may bring conductive material (Aluminum) of the rotor bars to its fatigue conditions initiating rotor degradation process with subsequent influence on motor performances with consequent financial losses. The paper uses multidisciplinary techniques to study the ageing process of Die Cast Aluminum in Squirrel Cage Rotors Exposed to Heavy-Duty Load Conditions of a 50 hp SCIM equipped with DCAR. Based on claims regarding performance degradations, the research started with site measurements confirming the adverse heavy-duty load conditions. Statistic-probabilistic methods are used to determine Reliability indicators by using Fault Tree Method (FTM). The mathematical model confirmed the motor reliability and enable detection of weak points of the motor. Thermodynamic calculations are used to assess motor performances and its reliability by estimating air gap reduction and heat transfer to the bearings as the two major consequential effects of the TMS developed within DCAR. Dynamometer tests have been used to replicate the site conditions enabling creation of a mathematical model of thermal stress inside the rotor bars. After specific dynamometer tests a number of rotors have been cut-open to investigate the intimate rotor bar degradation. While there are various methods of detecting failed rotor bars, a Secondary research performed by authors indicate that to date no other research has been undertaken in studying this phenomenon.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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