Machinability of Heat-Treated 356 and 319 Aluminum Alloys: Methodology for Data Processing and Calculation of Drilling Force and Moment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heat treated Al-Si-Mg and Al-Si-Cu-Mg cast alloys, belonging to the Al-Si alloy system and represented respectively by 356 and 319 alloys containing mainly α-Fe-intermetallic and related to hardness levels of (100±10 HB), were selected for the machinability study, due to the high demand of these alloys in the automobile industry In this paper, one was provided with an introduction to the force and moment calculations that were used to evaluate the drilling processes as are outlined in a previous work.[1] A new technique was developed whereby a low pass filter was incorporated in the signal processing algorithm which was used in calculating the mean cutting force and moment during the drilling processes. All signals were independently monitored, digitized and recorded into Lab View. Universal Kistler DynoWare software was used for force measurements and data processing of cutting force and moments. Matlab programs were developed for data processing and for calculating the mean value of cutting force and moment and their standard deviations in drilling tests. The raw cutting force data were analysed using the application of a low pass filter and following the detection of points within each cycle in the signal in the drilling tests. 1600 sample points per cycle were acquired for calculating the mean value of cutting feed force (Fz) and 1200 sample points per cycle for the other five components of force and moment (Fx, Fy, Mx, My, and Mz) in each signal (115 cycle or hole/signal) however, only 200 sample points per cycle were used for standard deviation or peak-to-valley calculations. The low Mg-content 319 alloys (0.1%) yielded the longest tool life, more than two times that of 356 alloys (0.3%Mg) and one and half times longer than the high Mg-content 319 alloys (0.28%). It is customary to rate the machinability of the 319 alloy higher than 356 one and the machinability of the low Mg-content 319 alloy higher than the high Mg-content one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».