MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386290176 · doi:10.1061/9780784484869.036

Shaft End Generator for Freight Train

2023· article· en· W4386290176 sur OpenAlexaff
Tianyu Zhuo, Tuiyin Feng, Guangjun Gao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Bearings and Levitation Dynamics
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainAxleAutomotive engineeringRail freight transportGenerator (circuit theory)EngineeringElectric generatorPowertrainComputer sciencePower (physics)Electrical engineeringTorqueMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the improvement in the speed of freight trains, the demand for intelligence and digitalization has become increasingly prominent. However, because the existing vehicles are not equipped with power supply devices, it is impossible to use monitoring and control equipment to provide freight monitoring and safety protection for freight trains. This paper presents a technical scheme of a generator installed at the axle end of the train, which is designed based on the principle of disc generator. It takes full account of the movement between the train axle and the bearing saddle and has the advantages of small volume, lightweight, and small temperature rise. Through the simulation analysis, the verification of the device design was completed. Furthermore, the prototype trial production and test platform construction of the device was completed. The test proves that when the train speed is 80 km/h, the device can stably output 30 W electric energy.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMagnetic Bearings and Levitation DynamicsTravaux en français237 207