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Enregistrement W2022584498 · doi:10.1115/1.4027676

Identification of Machining Process Damping Using Output-Only Modal Analysis

2014· article· en· W2022584498 sur OpenAlexafffund
Keivan Ahmadi, Yusuf Altıntaş

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSandvik CoromantCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPratt and Whitney Canada
Mots-clésMachiningModalVibrationProcess (computing)Modal analysisStability (learning theory)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionFrequency domainCutting toolMechanical engineeringStructural engineeringMaterials scienceControl theory (sociology)EngineeringComputer scienceAcousticsMathematicsMathematical analysisPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The existing chatter stability prediction algorithms fail in low-speed machining of difficult to cut alloys, unless process damping contributed by the tool flank face–finish surface contact is considered. This paper presents a new method in predicting the material dependent process damping coefficient from chatter free orthogonal cutting tests. An equivalent process damping coefficient of the dynamic system is estimated from the frequency domain decomposition (FDD) of the vibration signals measured during stable cutting tests. Subsequently, the specific indentation force of the workpiece material is identified from the process damping coefficients obtained over a range of cutting speeds. The specific indentation force coefficient is used in an explicit formula of process damping which considers the radius and clearance angle of the cutting edge. It is experimentally shown that when the proposed process damping model is included, the accuracy of chatter stability predictions in turning and milling improves significantly at low cutting speeds.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations75
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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