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Enregistrement W7132871615

Investigation of the properties of a novel compliant air bearing

2003· dissertation· W7132871615 sur OpenAlexaboutno aff
Lorraine E Lee

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2003
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Lubrication Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeal (emblem)LubricationFlow (mathematics)Bearing (navigation)CompressibilityAirflowAir bearingReynolds equation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SailRail air lubricated compliant bearing is a novel Canadian system based on the device originally developed in 1971. With only modest air consumption, this device can transport loads as high as 3000kg with an effective coefficient of sliding friction as low as 0.1%. Much of the previous development of this system has been based on trial and error. This report focuses on the use of Reynolds equations for compressible lubrication for fluid mechanics by using the commercial computational fluid dynamics software package, FLUENT, to obtain a better understanding of the flow in the seal region under the system's runner as well as using a previously developed flat plate model to study the effects of material properties on air-bearing performance. By modelling the gap profile in FLUENT, the question of where flow separation in the seal region occurs alonrf with validating several assumptions used for the original model for flow were examined. The results show that the assumption that the flow through the seal region is inertialess is valid. Several corrections to the original method for analysing data collected using the flat-surface model were implemented and more accurate results were obtained. It was confirmed that increasing the plies of tissue from 25 to 50 produced minimal performance enhancement. Comparing the tissue to foam showed that under uniform loading and applied longitudinal moments; the foam's air-bearing performance is comparable to that of the tissue.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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