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Enregistrement W4400899285 · doi:10.1051/e3sconf/202455201101

Hysteresis Stress, Strain and Penetration Analysis of Spur Gear Assembly for Various Sustainable Design

2024· article· en· W4400899285 sur OpenAlexaff
Bharat Singh, Shaymaa A. Ahmed, J. Sridevi, B Rajalakshmi, H Pal Thethi, Abhishek Kaushik, Vemuri Venkata Phani Babu

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpur gearHysteresisPenetration (warfare)SpurStructural engineeringStress (linguistics)Mechanical engineeringComputer scienceMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers and compares the hysteresis stress and strain and the penetration property of spur gear assemblies based on three unique designs. Spur gear plays an important part in mechanical structures, and any mechanical setup should consider the execution of such a mechanical component under distinct designs to improve its mechanical productivity and sustainability. To explore the ways in which the mechanical behaviour of the designs varies with the design configurations, we integrate simulation analysis with an experimental study. The outcomes of this paper indicate considerable differences in both hysteresis stress, strain distribution, and penetration behavior measurements between three designs. The paper explains the stated disparities by the unique geometric layouts and material characteristics of each design. Furthermore, it emphasizes that some of the examined designs have lower hysteresis losses and favourable stress and strain distributions, which positively affects the long-term performance of gear systems. Other designs, however, exhibit severe penetration and stress concentrations leading to rapid gear wear and likely premature failure. In distinguishing these events, the present study offers a valuable approach to the parameters that influence the performance of gear systems and aids in the improvement of the design methodology.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,347

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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