Modélisation plastique bi-linéaire de l’usure de matériaux abradables : application aux turbo-machines
Bibliographic record
Abstract
Une prise en compte simplifiée et macroscopique de l’usure des matériaux abradables dans les moteurs d’avion est proposée. Ces revêtements sont positionnés sur les carters au niveau des sommets d’aubes. Plus spécifiquement, il s’agit d’inclure, au sein d’une procédure d’intégration en temps explicite dédiée à l’étude de l’interaction aube-carter par contact mécanique, la prise en compte de l’évolution du profil d’usure en temps réel. Ce profil est mis à jour grâce à une loi de comportement plastique de l’abradable. Afin de maintenir des temps de calcul adaptés à des analyses paramétriques, les équations du mouvement de l’aube étudiée sont projetées sur un espace réduit construit selon la procédure de synthèse modale de Craig-Bampton. Ce choix est motivé par la possibilité de traiter les contraintes de contact et les conditions d’usure directement dans l’espace réduit. Il est montré que le comportement de ce matériau est à l’origine de zones d’interaction dangereuses vis-à-vis de la stabilité de l’aube. Sous certaines conditions, l’utilisation de revêtements abradables semble très défavorable.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".