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Enregistrement W2050514004 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.325.103

Ceramic Balls Machining by Centerless Grinding Using a Surface Grinder

2011· article· en· W2050514004 sur OpenAlexaff
Yong Bo Wu, Weixing Xu, Masakazu Fujimoto, T. Tachibana

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensMicrosemi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulverizerGrindingMaterials scienceMechanical engineeringCeramicMachiningBall (mathematics)Grinding wheelRelayEngineeringComposite materialGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a novel method for machining ceramic balls by centerless grinding technique performed on a surface grinder. In this method, a compact unit consisting mainly of an ultrasonic shoe, an ultrasonic regulator, a relay controller, a blade, a stopper and their respective holders is installed on the worktable of a surface grinder to conduct centerless grinding operations of ceramic balls. The ultrasonic shoe and regulator are produced by bonding a piezoelectric ceramic device (PZT) onto a metal elastic body, and when two phases of AC voltage are applied to the PZT an elliptic motion occurs on their end-faces which can be used to control the ball rotational motion in the radial and axial direction of the wheel, respectively. The function of the relay controller is to regulate the alternating current “on” and “off” time which is applied on the regulator for achieving the whole spherical surface grinding process. A grinding unit was actually constructed and it was experimentally confirmed that the ball rotational speed can be controlled well by the shoe or regulator. Grinding tests were subsequently carried out and the obtained results indicated that the constructed grinding unit performed well on actual ball centerless grinding operations.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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