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Enregistrement W2286772262 · doi:10.1504/ijex.2015.069315

Investigation of sustainability in machining processes: exergy analysis of turning operations

2015· article· en· W2286772262 sur OpenAlexaff
Amirmohammad Ghandehariun, Yousef Nazzal, Hossam A. Kishawy, Nassir Al‐Arifi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Exergy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy Efficiency and Management
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergySustainabilityEnergy consumptionProcess (computing)MachiningExergy efficiencyProcess engineeringComputer scienceEnvironmentally friendlyEnvironmental scienceManufacturing engineeringMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimisation of the machining process in terms of minimum cost and minimum energy consumption has already been presented in the literature. This paper is aimed at developing a new methodology for optimising the process to improve the machining sustainability aspects. The exergy analysis method is employed for investigation of sustainability in the dry turning process. Evaluations of exergy efficiency and exergy loss during the process along with the effects of various cutting parameters are performed. The objective of process optimisation is to minimise exergy loss. The optimisation process results in a tool life equation that satisfies the minimum exergy loss requirement. The exergy analysis takes into account the concept of quality as well as the energy footprint to measure the effects of the process on the environment. Comparison of the results of the presented analysis with results from the minimum energy consumption method shows that the developed model can provide the cutting conditions for a more environmentally friendly machining 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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,275 · 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'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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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