Exploration of a New Approach for Calibrating Grinding Power Model
Notice bibliographique
Résumé
This paper is concerned with the reliable calibration of the grinding power model. The power model used in the present paper is expressed by formulae with grinding parameters as input arguments, and a number of model constants representing a given wheel, workpiece, and grinding fluid combination. The model constants are calibrated using measured grinding forces and power, taking into consideration of the chip formation, sliding, and plowing components of the power. These correspond to the constants of specific chip formation energy uch, the coefficient of friction μ and average contact pressure pa, and the plowing force per unit width F′pl, respectively. A new generalized experimental approach was developed in this study to reflect the physical meaning of the model. Compared with other approaches, this approach does not require a pre-knowledge of the wheel wear flat area value and the regime of the average contact pressure. The proposed approach includes measurements of forces and power from surface grinding tests with a fixed set of grinding parameters conducted at different wheel dullness levels for calibrating the constant μ, as well as tests with variable workspeeds at each of the wheel dullness level for calibrating the other constants. As an application example, it was applied to calibrating the power model for grinding of a nickel-based alloy with oil as grinding fluid and electroplated CBN wheels. The calibrated model was then validated through tests under different grinding conditions.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».