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Enregistrement W4388554167

Laboratory and Rig Tests of High-Strength and High Crack Resistance Wheel Tyres

2015· article· en· W4388554167 sur OpenAlexaff
G. I. Bryunchukov, А. С. Разумов, A. V. Sukhov, А. В. Зорин, Р. А. Ильиных, V. V. Brekson

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceStructural engineeringForensic engineeringEngineeringComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents development/comprehension tests outcomes of locomotive wheel tyre prototypes of grade ‘H’ medium alloy steel. These high-strength and high crack resistance tyres are intended for use with series 2EC10, 2EC7 and 2EC6 new generation freight electric locomotives with asynchronous traction drive. The work under discussion was carried out by the JSC VNIIZhT experts in cooperation with JSC “EVRAZ NTMK”. It covered the development of wheel tyre production specifications including those related to chemical content and mechanical properties of steel, appraisal of the tyre heat treatment conditions, manufacturing of tyre prototypes as well as laboratory and rig testing aimed to assess the tyre property package. Wheel tyre prototypes of grade “H” steel were subject to laboratory and rig tests at the JSC VNIIZhT experimental facilities inclusive of analysis of working layer mechanical properties and of hardness/microstructure distribution over the cross-section, assessment of cold resistance, determination of the tyre static fracture toughness (crack resistance) K1С and damping capacity (tenacity) Kfc, as well as analysis of the tyre stress state. Based on the positive results of the initial and acceptance tests of the grade ‘H’ steel tyres pilot run there was adopted the decision on the under-control operation of the tyres with the series 2EC10 electric locomotives on the Sverdlovskaya Railway network.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,334 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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