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Enregistrement W2515139329 · doi:10.1115/1.4034509

A Physics-Based Model for Metal Matrix Composites Deformation During Machining: A Modified Constitutive Equation

2016· article· en· W2515139329 sur OpenAlexaff
Mohamed N.A. Nasr, A. Ghandehariun, Hossam A. Kishawy

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Materials and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstitutive equationMachiningMaterials scienceVolume fractionDeformation (meteorology)Particle (ecology)Work (physics)Matrix (chemical analysis)Composite materialMechanicsFinite element methodStructural engineeringMechanical engineeringEngineeringPhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main challenges encountered in modeling the behavior of metal matrix composites (MMCs) during machining is the availability of a suitable constitutive equation. Currently, the Johnson–Cook (J–C) constitutive equation is being used, even though it was developed for homogeneous materials. In such a case, an equivalent set of homogeneous parameters is used, which is only suitable for a particular combination of particle size and volume fraction. The current work presents a modified form of the J–C constitutive equation that suits MMCs, and explicitly accounts for the effects of particle size and volume fraction, as controlled parameters. Also, an energy-based force model is presented, which considers particle cracking and debonding based on the principles of fracture mechanics. In order to validate the new approach, cutting forces were predicted and compared to experimental results, where a good agreement was found. In addition, the predicted forces were compared to other analytical models available in the literature.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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