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Enregistrement W4409583338 · doi:10.61091/jcmcc127a-012

Research on the Calculation Method of Thermal Bending Deformation of Aero-Engine Rotor System Based on Thermal Gradient Data Analysis

2025· article· en· W4409583338 sur OpenAlexvenueno aff
B. Wang, Hong Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiative Heat Transfer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotor (electric)BendingThermalMaterials scienceDeformation (meteorology)Temperature gradientStructural engineeringHelicopter rotorMechanicsMechanical engineeringEngineeringComposite materialPhysicsThermodynamicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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