Feasibility Study of Decentralized Lubrication System Design Through Branch and Bound and Genetic Algorithm for Turbomachinery Trains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The lubrication system functions are crucial in a mechanical system, where friction needs to be controlled and managed. These functions include preventing excessive wear and tear, minimizing heat generation, and prolonging the machinery components’ lifespan. Improper lubrication can incur substantial costs in repairing damaged or replacing worn-out parts and unscheduled downtime. Although turbomachinery trains centralized circulating lubrication systems developed over half a century ago are reliable, they now require an updated design philosophy. These systems are challenged by issues such as low efficiency, complex piping networks, additional footprint space, and high costs. To address these issues, this study explores improvement methods employed in similar centralized industrial systems, like those in the energy and wastewater sectors. A common design trait of these systems is decentralization, transforming a large-scale centralized infrastructure into decentralized, smaller, localized units. These units can leverage local resources and distribute them according to specific requirements. Decentralization has demonstrated improvements in resilience, reliability, efficiency, cost-effectiveness, and environmental impact. Given the comparable challenges faced by centralized circulating lubrication systems, the feasibility of applying decentralization to lubrication systems was investigated. This paper introduces the concept of the decentralized lubrication system comprising multiple compact lubrication units that collectively satisfy the turbomachinery train lubrication demand. To identify the optimal decentralized combination of lubrication units, two optimization models using Branch-and-Bound and Genetic Algorithm techniques were developed. The objective of these models was to minimize three key parameters, namely footprint space, tank volume, and investment cost, while adequately meeting the overall lubrication demand (in terms of flow rate). The comparison between the optimized decentralized lubrication system and the existing centralized lubrication system revealed that the former offers significant improvements in the three key parameters. Furthermore, these optimization models demonstrated their adaptability by effectively identifying the optimal combinations of lubrication units for various lubrication demands.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».