Développement de méthodes numériques pour la gestion du contact aubes / carter dans les compresseurs centrifuges de moteurs d’hélicoptère
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette maîtrise est la validation expérimentale d’un code numérique - Coros (Contact rotor/stator) - développé conjointement par Safran et Polytechnique Montréal pour la simulation de phénomènes de contact entre une roue aubagée et le carter environnant. La validation est réalisée en comparant les réponses numériques et expérimentales des interactions modales d’un compresseur centrifuge basse pression de moteur d’hélicoptère. L’analyse expérimentale montre la réponse modale de la roue en fonction de son diamètre modal quatre, ainsi que des multiples de la vitesse de rotation et des sidebands répondant lorsqu’elles coïncident avec les fréquences naturelles des structures. L’étude numérique a consisté tout d’abord en la création de modèles éléments finis du rouet et du carter, puis en la construction de modèles réduits associés. La représentation du carter s’appuie dans le code de contact sur une spline bicubique afin de lisser l’interface de contact [1]. La campagne de calcul a consisté en une série de simulations sur une plage de vitesse fine autour de la vitesse critique. Les résultats obtenus confirment l’augmentation des amplitudes des déplacements des deux structures autour de la vitesse critique. L’analyse fréquentielle met en évidence la présence de l’interaction modale ainsi que des coïncidences entre les fréquences propres des deux structures et les sidebands. L’identification de l’interaction modale constitue le premier point de validation avec carter flexible pour le code de contact et contribue à l’identification des interactions modales susceptibles d’engendrer l’instabilité du système.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".