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Enregistrement W2169817993 · doi:10.1177/0954406211400670

Determination of rotary cutting depth on steel pipes with the abrasive water jet technique

2011· article· en· W2169817993 sur OpenAlexaff
H Li, R Wang, Daoyong Yang, Wei Zhou, L Li

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleAbrasiveMachiningRotational speedRotation (mathematics)Materials scienceMechanical engineeringJet (fluid)MechanicsMetallurgyEngineeringMathematicsGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abrasive water jet (AWJ) cutting is a green machining and processing technology that has found extensive applications. In this study, a well-designed cutting tool with multiple AWJ nozzles has been developed to determine the rotary multi-pass cutting depth on steel pipes that are used in petroleum industries. Experimentally, the multi-pass AWJ cutting depth is found to increase with pump pressure, nozzle diameter, and number of nozzles, but decrease with standoff distance. Also, the multi-pass cutting depth initially increases with rotation speed of the AWJ cutting tool or volumetric concentration of abrasive, and then begins to decline when rotation speed or volumetric concentration reaches a certain value. Mathematically, an empirical model is formulated to determine the rotary cutting depth initiated by multiple cutting passes based on the energy conservation theory. There exists a good agreement between the experimentally measured and theoretically calculated cutting depths with a percentage average absolute deviation of 7.0 per cent.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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