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Enregistrement W1735023290 · doi:10.1115/1.4030305

A Three-Dimensional Transient Thermal Model for Machining

2015· article· en· W1735023290 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

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiningTransient (computer programming)DiscretizationThermalChip formationMechanical engineeringChipTransient responseFinite element methodDrillingFinite difference methodMaterials scienceMechanicsEngineeringComputer scienceTool wearStructural engineeringMathematicsMathematical analysisPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an enhanced mathematical model for transient thermal analysis in machining processes. The proposed mathematical model is able to simulate transient tool, workpiece, and chip temperature fields as a function of time for interrupted processes with time varying chip loads such as milling and continuous machining processes such as turning and drilling. A finite difference technique with implicit time discretization is used for the solution of partial differential equations to simulate the temperature fields on the tool, workpiece, and chip. The model validations are performed with the experimental temperature measurement data available in the literature for the interrupted turning of Ti6Al6V–2Sn, Al2024, gray cast iron and for the milling of Ti6Al4V. The simulation results and experimental measurements agree well. With the newly introduced modeling approach, it is demonstrated that time-dependent dynamic variations of the temperature fields are predicted with maximum 12% difference in the validated cases by the proposed transient thermal model.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,211 · 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