Survival Life Analysis of the Cutting Tools During Turning Titanium Metal Matrix Composites (Ti-MMCs)
Notice bibliographique
Résumé
Metal matrix composites (MMCs), as a new generation of materials; have proven to be viable materials in various industrial fields such as biomedical and aerospace. In order to achieve a valuable modification in various properties of materials, metallic matrices are reinforced with additional phases based on the chemical and/or physical properties required in the in-service operating conditions. The presence of the reinforcements in MMCs improves the physical, mechanical and thermal properties of the composite; however it induces significant issues in the domain of machining, such as high tool wear and inferior surface finish. The interaction between the tool and abrasive hard reinforcing particles induces complex deformation behaviour in the MMC structure. Sever tool wear is technically the most important drawback of machining MMCs. In this study a statistical model is developed to estimate the mean residual life (MRL) of the cutting tool during machining Ti-MMCs. Initial wear, steady wear and rapid wear regions in the tool wear curve are regarded as the different states in the statistical model. Hence, the valuable information regarding the estimated total time spent in each state, called the sojourn time, and the transition times between the states are obtained from the model. In this paper the standard cutting conditions, based on the recommendation of the tool supplier, are adopted. Based on a Weibull model, the reliability and hazard functions are obtained and are utilized in order to calculate the MRL and the sojourn times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».