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Enregistrement W1569757529 · doi:10.1179/1362171812y.0000000031

Part 2: Application of Kanaya–Okayama heat source in modelling micro electron beam welding

2012· article· en· W1569757529 sur OpenAlexafffund
Satya S. Gajapathi, Sushanta K. Mitra, Patricio F. Méndez

Notice bibliographique

RevueScience and Technology of Welding & Joining · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectron beam weldingMaterials scienceWeldingCathode rayPenetration depthPenetration (warfare)Beam (structure)Source modelElectronHeat-affected zoneMechanicsComposite materialOpticsComputational physicsPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A three-dimensional finite element model of micro electron beam welding is developed where the Kanaya–Okayama heat source formulated in Part I of this work is used to represent the electron beam. The large number of process variables is grouped into two non-dimensional parameters, namely, Peclet number and relative beam penetration, and their effect is analysed numerically to arrive at the optimum conditions of microwelding. Based on the minimum heat input of the process, the optimum Peclet number is found to be 100, and the beam penetration is twice that of the weld depth. The optimum parameters obtained using the Kanaya–Okayama heat source model are similar to the previous findings using the exponential decay heat source model; however, the predictions of the temperature field in the solid as a result of microwelding are relatively lower in case of the Kanaya–Okayama heat source model because of the differences in distribution of heat into the condensed matter. The lower weld surface temperatures in microwelding using the electron beam suggest significantly less ablation than in laser beams.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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