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Enregistrement W4412629897 · doi:10.1016/j.cja.2025.103713

Dimensionality reduction method based on energy order distribution for multi-nonlinearity-coupled rotor-bearing system

2025· article· en· W4412629897 sur OpenAlexaff
Runchao Zhao, Yinghou Jiao, Hongwei Guo, Zongquan Deng, Zhitong Li, Rongqiang Liu

Notice bibliographique

RevueChinese Journal of Aeronautics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésReduction (mathematics)Nonlinear systemDimensionality reductionRotor (electric)Bearing (navigation)Control theory (sociology)Order (exchange)Distribution (mathematics)Energy (signal processing)Model order reductionCurse of dimensionalityComputer scienceMathematical optimizationMathematicsEngineeringPhysicsArtificial intelligenceAlgorithmMechanical engineeringMathematical analysisStatisticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas turbine rotors are complex dynamic systems with high-dimensional, discrete, and multi-source nonlinear coupling characteristics. Significant amounts of resources and time are spent during the process of solving dynamic characteristics. Therefore, it is necessary to design a low-dimensional model that can well reflect the dynamic characteristics of high-dimensional system. To build such a low-dimensional model, this study developed a dimensionality reduction method considering global order energy distribution by modifying the proper orthogonal decomposition theory.First, sensitivity analysis of key dimensionality reduction parameters to the energy distribution was conducted. Then a high-dimensional rotor-bearing system considering the nonlinear stiffness and oil film force was reduced, and the accuracy and the reusability of the low-dimensional model under different operating conditions were examined. Finally, the response results of a multi-disk rotor-bearing test bench were reduced using the proposed method, and spectrum results were then compared experimentally. Numerical and experimental results demonstrate that, during the dimensionality reduction process, the solution period of dynamic response results has the most significant influence on the accuracy of energy preservation. The transient signal in the transformation matrix mainly affects the high-order energy distribution of the rotor system. The larger the proportion of steady-state signals is, the closer the energy tends to accumulate towards lower orders. The low-dimensional rotor model accurately reflects the frequency response characteristics of the original high-dimensional system with an accuracy of up to 98%. The proposed dimensionality reduction method exhibits significant application potential in the dynamic analysis of high-dimensional systems coupled with strong nonlinearities under variable operating conditions.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,271 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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