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Enregistrement W2176117138

Estudio numérico del tratamiento termoquímico de carburizado y temple de una flecha de transmisión empleando diseño de experimentos

2015· article· es· W2176117138 sur OpenAlexaff
E. Rodríguez-Morales, J.J. Montes-Rodríguez, A.G. Luna-Bustamante, D. Balderas-Puga, Cristian Luna-González

Notice bibliographique

RevueRedalyc (Universidad Autónoma del Estado de México) · 2015
Typearticle
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El tratamiento termoquimico de carburizado y temple se aplica extensivamente en la industria de fabricacion de autopartes. Cuando el tratamiento se aplica en mas de una etapa, su estudio por medio de experimentos se hace demasiado extenso por la gran cantidad de combinaciones de las variables de tratamiento que pueden obtenerse. Una alternativa de estudio viable es simular numericamente el proceso y realizar experimentos virtuales, lo cual, en conjunto con la aplicacion de tecnicas estadisticas de diseno de experimentos, permite profundizar en el conocimiento del mismo a costos relativamente bajos, para encontrar asi condiciones de tratamiento mas favorables que repercuten en la disminucion de costos de produccion. En el presente estudio se simularon, con el paquete computacional comercial COMSOL Multiphysics®, las dos etapas de carburizado, de un proceso en cuatro etapas que incluye temple, de una flecha de transmision, obteniendose resultados que fueron validados por comparacion con mediciones de dureza realizadas en piezas de produccion tratadas, aplicando posteriormente un diseno de experimentos en base a un arreglo de Taguchi. Se obtuvieron asi resultados de simulacion para una variedad de combinaciones de parametros de tratamiento, resaltando aquellas que implican una disminucion de los costos de tratamiento

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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