High Speed Machining of Titanium Alloys
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
Removal rates for machining titanium alloys are an order of magnitude slower than those for aluminum. The high strength and hardness coupled with the relatively low elastic modulus and poor thermal conductivity of titanium contribute to the slow speeds and feeds that are required to machine titanium with acceptable tool life. Titanium has extremely attractive properties for air vehicles ranging from excellent corrosion resistance to good compatibility with graphite reinforced composites and very good damage tolerance characteristics. At current Buy to Fly ratios, the F-35 Program will consume as much as seven million pounds of titanium a year at rate production. This figure is nearly double that of the F-22 Program, which has a much higher titanium content. As much as 50% of the final cost of titanium parts can be attributed to machining. Specifically, in this task, we are working to improve the material removal rate of titanium to reduce cost. Lockheed Martin is evaluating the potential to use lasers to heat the material ahead of the tool to reduce its strength. Coupled with other technologies that can improve the tool life and prevent the titanium material from welding to the tool, there is hope for a practical solution using similar milling machines to those which exist today, if not a simple retro-fit option. This presentation will present the current progress of this project and its potential impact to the Joint Strike Fighter.
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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 | 0,000 | 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