Research on the Calculation Method of Thermal Bending Deformation of Aero-Engine Rotor System Based on Thermal Gradient Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The temperature gradient formed by cooling and heat dissipation after shutdown of aero-engine will lead to thermal bending of rotor, which is also the main reason for bending vibration of rotor after engine secondary start-up. In this paper, the rotor system model of a GTF motor considering the gearbox structure is established, and the thermal bending deformation of the fan-gearbox-low pressure rotor caused by temperature gradient is analyzed. The critical speed of the rotor system considering the temperature field is calculated and the vibration characteristics of the engine after the second start are analyzed, which provides a reference for the design of the rotor system of GTF engine. The results show that the rotor mainly appears hot bending deformation in the direction of vertical axis, especially in the joint of disc axis. The large bearing stiffness of the gearbox has obvious inhibition on the hot bending deformation of the rotor, and the effect is obvious when the bearing stiffness is above 1E6. The vibration characteristics of rotor are greatly affected by temperature field. The amplitude of rotor system is larger and the sensitivity of gearbox structure is higher under the influence of temperature field. The amplitude is also the largest when the thermal bending amount is maximum about 10min, and the amplitude decreases by 50% after 40min. The bearing stiffness of the gearbox has a great influence on the vibration characteristics of the rotor system with hot bending deformation, and the vibration suppression effect is best when the bearing stiffness is between 1E6 and 1E8, and the peak point above 1E8 is close to the operating speed of the fan, which is bad for the safe operation of the engine.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».