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Enregistrement W2667337728 · doi:10.4236/ampc.2017.76021

Scanning Based Induction Heating for AISI 4340 Steel Spline Shafts-3D Simulation and Experimental Validation

2017· article· en· W2667337728 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Materials Physics and Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInduction Heating and Inverter Technology
Établissements canadiensCégep de RimouskiUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduction hardeningInduction heatingMaterials scienceFinite element methodHardening (computing)Spline (mechanical)Sensitivity (control systems)Model validationMechanical engineeringNuclear engineeringComputer scienceStructural engineeringMetallurgyComposite materialResidual stressElectromagnetic coilEngineeringElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an investigation of non-stationary induction heating process applied to AISI 4340 steel spline shafts based on 3D simulation and experimental validation. The study is based on the knowledge, concerning the form of correlations between various induction heating parameters and the final hardness profile, developed in the case of stationary induction heating. The proposed approach focuses on analyzing the effects of variation of frequency, power and especially scanning speed through an extensive 3D finite element method simulation, comprehensive sensitivity study and structured experimental efforts. Based on coupled electromagnetic and thermal fields analysis, the developed 3D model is used to estimate the temperature distribution and the hardness profile. Experimentations conducted on a commercial dual-frequency induction machine for AISI 4340 steel splines confirm the feasibility and the validity of the proposed modelling procedure. The 3D model validation reveals a great concordance between simulated and measured results, confirms that the model can effectively be used as framework for understanding the process and for assessing the effects of various parameters on the hardening process quality and performance and consequently leads to the most relevant variables to use in an eventual hardness profile prediction model.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,280 · 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