ISBN: 9781041167242 - digital twin for gear wear monitoring and prediction (3 Ergebnisse)

ISBN: 
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: CRC Press, 2026

    1041167245 / 9781041167242

    • Hardcover

    Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books

    Verkäufer/-in mit 4 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 140,76

    EUR 7,76 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: 3 verfügbar

    Zustand: New.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: CRC Press, 2026

    1041167245 / 9781041167242

    • Hardcover

    Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 133,55

    EUR 48,99 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: CRC Press Aug 2026, 2026

    1041167245 / 9781041167242

    • Hardcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 179,15

    EUR 35,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Buch. Zustand: Neu. Neuware - This book presents recent research developments and integrated methodologies for digital twin gear wear monitoring and remaining useful life prediction for rotating machinery. It describes a comprehensive framework for identifying wear mechanisms, developing dynamic gearbox models, and implementing online monitoring schemes that track the evolution of abrasive wear and fatigue pitting. The methodologies introduced allow for accurate assessment of tooth profile changes and surface integrity without requiring operational stoppage. Simulations and dynamic model implementations in this book are constructed using the MATLAB® and Simulink® software packages.Features: - Gives a systematic investigation of vibration-based techniques to distinguish between fatigue pitting and abrasive wear - Develops an integrated monitoring and prediction framework using a dynamic gear model and wear model - Includes a novel digital-twin approach that regularly updates model coefficients using measured vibration data to ensure prediction accuracy - Discusses the impact of macro- and micro-level wear on dynamic contact forces and vibration characteristics - Provides experimental validation through run-to-failure tests conducted under both dry and lubricated conditions This book is aimed at researchers and graduate students in mechanical engineering, signal processing, machine condition monitoring, and reliability engineering.…