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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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,005
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; 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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