Optimization of Carbonitrided AISI 1022 Self-drilling Tapping Screw Process Parameters Using Taguchi Approach
Notice bibliographique
Résumé
The manufacturing processes of self-drilling tapping screws, which are widely used for construction works, include wiremanufacturing, forming, heat treating, and coating.A low-carbon steel wire of AISI 1022 is used to easily fabricate into self-drilling tapping screws.The majority of carbonitriding activity is performed to improve the wear resistance without affecting the soft, tough interior of the screws in self-drilling operation.In this study, Taguchi method is used to obtain optimum carbonitriding conditions to improve the mechanical properties of AISI 1022 self-drilling tapping screws.The carbonitriding qualities of self-drilling tapping screws are affected by various factors, such as quenching temperature, carbonitriding time, atmosphere composition (carbon potential and ammonia level), tempering temperature and tempering time.The effects of carbonitriding parameters affect the quality characteristics, such as case hardness and core hardness.It is experimentally revealed that the factors of carbonitriding time and tempering temperature are significant for case hardness, while only tempering temperature is significant for core hardness.The optimum mean case hardness is 649.2HV, and the optimum mean core hardness is 439.7HV.The new carbonitriding parameter settings evidently improve the performance measures over their values at the original settings.The strength of the carbonitrided AISI 1022 selfdrilling tapping screws is effectively improved.The results may be used as a reference for fastener manufacturers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».