Ãtude expérimentale de la résistance à la flexion en pied de dent d'engrenages cylindriques à denture droite traités thermiquement par induction
Bibliographic record
Abstract
Les engrenages sont utilisés dans divers secteurs industriels, notamment le secteur aérospatial. La tendance actuelle de l'industrie aérospatiale est de rechercher des moyens de diminuer les émissions polluantes générées par la fabrication et le fonctionnement de leurs produits. Le procédé de fabrication des engrenages comprend une étape de traitement thermique qui a pour effet d'améliorer la résistance à la flexion en pied de dent et à la pression de contact. La cémentation est actuellement le traitement préféré, car il améliore grandement la résistance des engrenages et est un procédé bien maîtrisé. Uinduction thermique est un traitement thermique alternatif à la cémentation qui intéresse l'industrie aéronautique parce qu'il est moins polluant et qu'il donne des résultats prometteurs. Le présent mémoire présente une étude expérimentale de la résistance à la flexion en pied de dent de roues droites cylindriques en acier AISI 4340 traitées thermiquement par induction. Lors d'un traitement thermique par induction, plusieurs paramètres peuvent être variés (temps, fréquence, puissance, géométrie de l'inducteur, etc.). Les roues dentées ont été traitées selon neuf traitements différents dans lesquels sont variés le temps, la puissance et la fréquence. La résistance à la flexion en pied de dent est principalement fonction du profil de dureté et du profil des contraintes résiduelles. Seuls les profils de dureté ont été mesurés. Le mémoire explore les liens entre la résistance à la flexion en pied de dent et les paramètres des traitements thermiques par induction.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".