Mean Wear Approach for Modeling and Predicting Wear for Gears in Plastics Materials and their Composites
Notice bibliographique
Résumé
It is currently recognized by the scientific and industrial world that gears made of plastic materials and their composites have numerous advantages (light weight and inertia reduction, no lubrication or initial lubrication, low friction coefficient, shock and vibration absorbing, good load distribution, low costing manufacturing, etc. ) and they will continue to beneficially replace metal gears in a good number of applications in all areas; above all, today the family of plastic materials and their composites is expanding with the development of new eco-plastics and their natural fiber composites as an alternative for sustainable development. However, the challenge remains to continue research in the field of these plastic gears and their composites in order to overcome the problems that still hamper their use. The literature reveals that wear constitutes one of the failure modes of gears and in particular it remains the most frequent cause of damage in gears made of plastic materials and their composites. According to the results of experimental work carried out on the wear behavior of plastic gears and their composites, the wear prediction models developed for their metallic counterparts are not applicable to them. The main objective of this present work is to study the wear behavior of gear teeth made of plastic materials and their composites in order to develop a model of its prediction. In this paper, a mean wear approach is used to develop a model based on Archard's law for the prediction of wear in gears made of plastic materials and their composites. The model is built on experimental works observations and depends on the pair of materials and the operating conditions of the mesh, as well as the parameters which are determined once and for all from the initial experimental results. The model also takes into account the very significant thermal effect on the wear of plastic gears. The results from a simulation carried out, using MATLAB software for the pair of HDPE30B materials (HDPE polyethylene composite with 30% birch wood fiber) running under dry conditions, are presented and analyzed. The results are consistent with those of our experimental work and are mainly validated with a relative error below 15% by the latter. The models developed can already provide solutions to needs on an industrial scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».