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Enregistrement W2154211927 · doi:10.3390/ma7053470

Modeling the Formation of Transverse Weld during Billet-on-Billet Extrusion

2014· article· en· W2154211927 sur OpenAlexafffund
Yahya Mahmoodkhani, Mary A. Wells, Nick Parson, Chris Jowett, Warren J. Poole

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaRio Tinto (Canada)Cégep de JonquièreUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRio Tinto
Mots-clésExtrusionTransverse planeWeldingMaterials scienceCladding (metalworking)Finite element methodDeformation (meteorology)Die (integrated circuit)MetallurgyAluminiumMathematical modelComposite materialMechanicsStructural engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive mathematical model of the hot extrusion process for aluminum alloys has been developed and validated. The plasticity module was developed using a commercial finite element package, DEFORM-2D, a transient Lagrangian model which couples the thermal and deformation phenomena. Validation of the model against industrial data indicated that it gave excellent predictions of the pressure during extrusion. The finite element predictions of the velocity fields were post-processed to calculate the thickness of the surface cladding as one billet is fed in after another through the die (i.e., the transverse weld). The mathematical model was then used to assess the effect a change in feeder dimensions would have on the shape, thickness and extent of the transverse weld during extrusion. Experimental measurements for different combinations of billet materials show that the model is able to accurately predict the transverse weld shape as well as the clad surface layer to thicknesses of 50 µm. The transverse weld is significantly affected by the feeder geometry shape, but the effects of ram speed, billet material and temperature on the transverse weld dimensions are negligible.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,175 · 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
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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