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Enregistrement W4385372256 · doi:10.1139/tcsme-2023-0017

Study on multibody contact load distribution characteristics of scraper conveying system of continuous miner

2023· article· en· W4385372256 sur OpenAlexvenueno aff
Lu Yang, Hong Zhang, Yang Song, Wenzhou Chen, Chen You

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBelt Conveyor Systems Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScraper siteSprocketChain (unit)DrumTension (geology)Structural engineeringMechanical engineeringMaterials scienceEngineeringComposite materialPhysicsCompression (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the interaction of the scraper chain–sprocket–tail drum–chain path is of great significance to improving the transportation efficiency and service life of the intermediate scraper conveying system of fully mechanized excavation equipment. The dynamic characteristics of the internal tension, running resistance, and multicontact interface load of the scraper chain are the theoretical basis of the research. Firstly, a method for obtaining periodic cyclic dynamic load history is proposed, and then the model of a single-chain scraper conveyor for a continuous shearer is constructed by using RecurDyn and simulation structures. Finally, the influence of parameters such as conveying inclination angle and running speed of the sleeve scraper chain on the reliable operation of the conveying system is determined. The results show that when the conveying angle is 12°, the scraper conveying system runs stably and the impact between multirigid bodies is small. As the chain speed increases from 0.85 to 2.4 m/s, the wear of the conveying system gradually increases, and the contact load distribution of upper chain plate 2, upper chain plate 3, and lower chain plate 3 is seriously worn.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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