Optimum end milling tool path and machining parameters for micro Laval nozzle manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Cutting tool path has significant effects on the performance of micro nozzles manufactured by micro machining. Different tool paths induced different directions of surface roughness. As for it, the manufacturers need to obtain optimal cutting tool path and cutting parameters. In this article, optimum machining parameters for the fabrication of micro Laval nozzle with two different end milling tool paths are presented. First, surface roughness models for different types of cutting tool paths are proposed. A case of machined nozzle surface is then given to verify the applicability of the developed roughness model. Second, theoretical profile geometries for the Laval nozzle to be manufactured are designed. Third, the influences of surface roughness on the nozzle performance parameters including total pressure, average outlet velocity and thrust are investigated through computational fluid dynamic analysis. Simulated performance parameters are contrasted with their theoretical values. It is found that for different tool paths, the nozzle of axial tool path has larger total pressure and average outlet velocity than that of circular tool path. Moreover, with surface roughness increasing, thrust decreases obviously when surface roughness R z is larger than 4.8 μm. Micro end milling experiments based on axial tool path are then performed, and the optimum cutting parameters are obtained. Finally, a nozzle was manufactured with the axial tool path as well as the optimized cutting parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».