Effects of Knife Jointing and Wear on the Planed Surface Quality of Northern Red Oak Wood
Notice bibliographique
Résumé
Jointing is a technique to obtain the same cutting circle for all knives mounted in a cutterhead of a peripheral knife planer. Initially the jointed land at the cutting edge has a 0 degree clearance angle that becomes negative with workpiece motion relative to the cutterhead and as the cutting edge wears. Jointed knives may crush cells on the planed surface and affect the quality and performance of wood for end uses. We evaluated the gluing properties of northern red oak planed surfaces that had been planed using one of three jointed land widths, over four levels of knife wear. Under these cutting conditions, surface roughness significantly influenced gluability more than cellular damage. In sum, gluing performance was positively affected by knife wear, and no variation in gluing performance among the jointed land widths studied existed. In samples after accelerated aging, the effects of wear on gluing were more pronounced, with an improvement in gluing performance, associated with an increase in surface roughness and permeability with increased knife wear. These results suggest a jointed land of 1.2 mm as the maximum allowable width for planing red oak wood prior to gluing. Also, the planed surface gluability of this wood may be enhanced using a knife with the rake face recession of 332 μm and the clearance face recession of 438 μm, which results in a surface roughness of 40 μm Rmax.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».