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Enregistrement W2075691046 · doi:10.1243/09544054jem1520

Experimentally validated finite element model of the rubbing and ploughing phases in scratch tests

2009· article· en· W2075691046 sur OpenAlexaff
Darrel A. Doman, Robert Bauer, Andrew Warkentin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B Journal of Engineering Manufacture · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesU.S. Department of Commerce
Mots-clésRubbingGrindingScratchAbrasiveMaterials scienceChip formationPloughFinite element methodComposite materialMechanical engineeringMetallurgyStructural engineeringEngineeringTool wear

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During single-grain grinding material is removed in three phases, namely the rubbing, ploughing and chip formation phases. The rubbing and ploughing phases are important phases to be considered as they are precursors to chip formation, where material is first removed, and represent process inefficiencies. Investigation of these phases is considerably difficult given the irregular shape of the abrasive grains and as a result these phases are often simulated by scratch tests using spherical indenters. The current work presents a finite element (FE) model of the rubbing and ploughing phases in single-grain grinding. Significant emphasis is placed on the experimental validation of the model, with a view towards its future use as an investigative tool. Single-grain grinding was simulated via a scratch test setup which produced similar surface features and the measured forces were compared against the FE predicted results with good agreement. The model developed here represents an incremental advancement of grinding FE models of the rubbing and ploughing phases by using advanced constitutive models as well as simulating the formation of a scratch.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations36
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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