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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 27 - 36 (10page)
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Gear noise is an important factor that affects both mechanical system performance and user experience. It is greatly affected by design parameters and manufacturing errors. Thus, it requires a precise analysis based on gear working surface deviation measurements. In this study, we verified a new approach using Legendre Superposition method to implement mathematical modeling of gear working surface deviation and evaluated its effectiveness for gear noise prediction compared to existing method using linear interpolation and uniformly spaced measurements. Gear noise prediction was performed by Loaded Tooth Contact Analysis (LTCA). Transmission errors (TE) and TE harmonics were analyzed. Results showed that the Legendre Superposition method achieved higher accuracy in TE prediction while maintaining similar performance in TE harmonic analysis. This result suggests that the proposed method can improve precision in modeling gear profile by reflecting real gear geometry more effectively. This study concludes that the Legendre Superposition method has the potential to significantly improve gear noise prediction accuracy.
목차
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 분석
5 결론
References
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