Structural design of the rotor and static structure of a microscale Rankine engine
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cette thèse est de développer des outils qui permettront la conception de composants de moteur, afin de satisfaire les exigences de performance et de fiabilité de l'appareil dans des conditions extrêmes. Le méthode Ashby a été utilisée pour identifier un ensemble de matériaux - la zircone, la silice, de l'alliage de titane, de l'alliage nickel-cobalt, de silicium et de carbure de silicium – pour la structure statique isolante du rotor, ce qui révèle un compromis entre la performance, la fiabilité et la fabricabilité . Ultérieurement, les contraintes, et les déformations de la structure statique d'isolation ont été analysées par la méthode des éléments finis.Par la suite, une expérience idéalisée d'impact a été conçue et réalisée pour évaluer la fiabilité du rotor dans le cas d'un accident d'impact à grande vitesse avec la paroi latérale de la structure statique. La vitesse seuil d'ouverture des dommages dans des projectiles d'alumine (balles) un impact sur les objectifs de l'alumine (disques) a été retrouvé à 30 m/s, alors que le projectile en zircone sur la cible d'alumine a été jugé dans la région de 65 - 70 m/s. Ces résultats ouvrent la voie à la formulation de matériaux de conception pour le rotor et la paroi latérale statique du micro-moteur Rankine.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".