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Enregistrement W2318820379 · doi:10.2493/jspe.70.433

Effects of Laval Nozzle on Precision Micro Cutting of Thin Metal Plate by Pulsed YAG Laser

2004· article· en· W2318820379 sur OpenAlexaboutno aff
Yasuhiro Okamoto, Yoshiyuki UNO, Yoshihumi Murakami, Masayoshi Hosogaya, Naoki Miyanagi

Notice bibliographique

RevueSeimitsu kougakkaishi rombunshuu/Seimitsu kougakkaishi/Seimitsu Kougakkaishi rombunshuu · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleDrossMechanical engineeringMechanicsMaterials scienceCylinderMach numberFlow (mathematics)Laser cuttingMachiningLaserEngineeringMetallurgyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stagnation pressure, which is the sum of static and dynamic pressures, has a great influence on machining performance in laser cutting. Therefore, increasing the velocity of assist gas is effective in reducing the height of dross. In this paper, Laval nozzle was newly designed, because it can increase the velocity of assist gas flow spouted from nozzle tip. Effects of Laval nozzle on assist gas flow and the machining results in precision cutting of thin metal plate by a pulsed YAG laser were experimentally investigated. Assist gas flow from Laval nozzle does not have Mach Shock Disk and goes more straight than a traditional convergent nozzle. Therefore, the pressure on a workpiece increases, since assist gas flow from Laval nozzle can utilize energy more efficiently. However, caution is necessary in setting the cylinder gas pressure, since Laval nozzle has many unstable regions, where the pressure on the workpiece changes periodically. Using Laval nozzle makes it possible to reduce the height of dross even under low cylinder gas pressure condition compared to convergent nozzle. Thus the consumption of flow quantity of assist gas can be reduced, when the same height of dross is desired. Moreover, it was pointed out that the convexed inner wall of nozzle leads to the reduction of dross generation and unstable region.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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