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Enregistrement W2107047555 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.6-8.409

Non-Traditional Forming Limit Diagrams for Incremental Forming

2005· article· en· W2107047555 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForming limit diagramIncremental sheet formingForming processesSheet metalLimit (mathematics)Process (computing)DiagramSingle pointPoint (geometry)Range (aeronautics)Strain (injury)Rapid prototypingAutomotive industryMaterials scienceEngineering drawingStructural engineeringMechanical engineeringEngineeringComputer scienceMathematicsGeometryComposite materialMathematical analysisDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although not standard, Forming Limit Diagrams, FLD’s, are used throughout the automotive industry as a preliminary tool to determine if a sheet metal forming process is capable of forming a good part. FLD’s show a limited range of strains on the diagram; typically the range is 0 to 1 on the major strain axis. A new rapid prototyping process called Single Pont Incremental Forming, SPIF, experiences strains over 3. As FLD’s do not typically cover that level of strain, a new method for developing FLD’s is needed. Such a method is proposed in this paper. Research has been conducted with five different shapes, formed using Single Point Incremental Forming. The part shapes utilized contain the most common combinations of angles and curves observed in formed sheet metal products. The strains encountered in forming each of these parts are measured and the strain data is then plotted on the same FLD. These new FLD’s can then be utilized as a predictive tool for engineers to determine if their design can be produced using the SPIF process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,281 · 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