Initial analysis of cost, energy and carbon dioxide emissions in single point incremental forming – producing an aluminium hat
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.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an initial analysis of cost, energy and carbon dioxide (CO2) emissions that occur in producing a unique aluminium hat using single point incremental forming (SPIF) for two scenarios is performed. The aluminium hat was custom designed and made from Al-3003 O and is formed using a custom steel alloy SPIF tool and vertical computer numeric control (CNC) mill. The second scenario (S2) involved doubling the feed rate and step down increment of the first scenario (S1), as well as using an eco-benign lubricant. The cost and energy used for the SPIF process without labour were found to be $4.48 and 4580 kJ (1.27 kWh) for S1 and $4.10 and 1420 kJ (0.39 kWh) for S2, respectively. The respective direct electrical energy required for making the hat was only 16% and 27% of the total required process energy for S1 and S2. Using virgin or traditional emission intensity inputs for the tool, lubricant, workpiece and energy, the embodied CO2 from the process was found to be 4.48 kg CO2e for S1. However, using 33% recycled aluminium, an eco-benign lubricant and a remanufactured tool resulted in an embodied CO2 of 3.24 kg CO2e or a 28% CO2 savings for the same process parameters. Similarly, in S2, the embodied CO2 was found to be 4.28 kg CO2e for traditional inputs and 3.09 kg CO2e for modified inputs. Comparing S1 traditional and S2 modified, there is a reduction in energy use and CO2 by 69% and 31% accordingly. As expected, the stock material dominated the embodied CO2 and cost, but the energy consumed was the next highest contributor. Future work will consider optimal parameters for cost, energy and embodied CO2 minimisation.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle