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Enregistrement W6981032989

Development of Foot Design for Gasketed Plate Heat Exchangers

2022· other· en· W6981032989 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLund University Publications Student Papers (Lund University) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipingServiceability (structure)Heat exchangerFinite element methodProcess (computing)Engineering design process
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the process of making the industry more energy efficient, the gasketed plate heat exchanger has an important role as it effectively transfers heat between fluids. This master thesis aims to investigate and develop a new supportive foot for Alfa Laval’s gasketed plate heat exchangers. The goal was to present a design that can sustain severe external loads induced by for example the connecting piping system or earthquakes. Beyond sustaining the severe loads, the foot was also required to maintain a high serviceability and a low cost. The project covered in this report follows a development process where eleven different concepts were generated and scored. The most important factors in the developed concepts were cost, manufacturing, and serviceability. Two concepts emerged from the scoring and was further developed to test their feasibility. From the in-depth development one concept remained and was considered the best design. The design was then modelled in a FEM program together with an existing design to verify the stresses in the used bolts in the foot. In the verification of the design, it was concluded that the new design reduced the usage in the attached bolts in the foot by up to 67%, compared to existing designs. It was also found that preloading the bolts made the model less tolerant to the severe loads. Furthermore, adding a higher frictional coefficient to the model decreased the usage in the studied bolts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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