A Novel Optimization Method to Improve Assembly Concentricity of Aero-Engine Rotor With Bolted Flange Joints Using Genetic Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The assembly concentricity of the aero-engine rotor is a crucial parameter for assessing the overall assembly quality. It significantly influences vibration characteristics, particularly during high-speed rotation. Aero-engine rotors commonly utilize bolted flange joints as the fundamental method of connection. However, it is very difficult to accurately control the concentricity in practice due to the influences of geometric errors, assembly angles, et al. This paper presents a novel method to optimize the assembly concentricity of multi-stage aero-engine rotors using a genetic algorithm, which considers the amount of concentricity of each rotor. The objective of the optimization is to minimize the concentricity. The assembly angles of the bolted flange joints rotors are considered as the design variables. A prediction model for the concentricity of multi-stage rotors related to the assembly angles is proposed by using the homogeneous coordinate transformation theory. The concentricity of the final assembly is minimized by controlling the assembly angle of each rotor and the best assembly angles of different rotors can be obtained. The developed approach is validated by experimental tests on a multi-stage rotor. This study can provide guidance and enhance the dynamic performance of bolted joints for aero-engine rotors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».