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Enregistrement W1493814847 · doi:10.4271/2001-01-0399

Green Machining Of P/M Parts Using Enhanced Green Strength Lubricating Systems

2001· article· en· W1493814847 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInjection Molding Process and Properties
Établissements canadiensNational Research Council CanadaFédération des Comités de Parents du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiningLubricationMaterials scienceSinteringWaxCompactionComposite materialLubricantMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">P/M parts are often machined after sintering to meet tight dimensional tolerances or accommodate design features that cannot be molded during compaction. The development of new polymeric lubricants opens the possibility of machining P/M components prior to sintering, which could result in a considerable reduction of machining costs.</div> <div class="htmlview paragraph">This study compares the green and ejection characteristics of binder-treated FC-0205 mixes containing either a new high green strength lubricating system or conventional EBS wax. The comparison was carried out on TRS specimens and gears pressed from 6.8 to 7.2 g/cm<sup>3</sup> on laboratory and production scale presses. The influence of these lubricating systems on green machining was also determined on gear shape specimens pressed to 6.8 and 7.0 g/cm<sup>3</sup>. Results showed that mixes containing the new lubricating system exhibit similar compressibility and a better lubrication behavior than mixes admixed with the conventional EBS wax. Moreover, the green strength of gears produced with the new lubricating system was sufficiently high to enable machining in the green state.</div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle