MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2766699669 · doi:10.1063/1.5008142

Calculation and validation of heat transfer coefficient for warm forming operations

2017· article· en· W2766699669 sur OpenAlexafffund
Kaab Omer, C. Butcher, Michael J. Worswick

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsHonda Development and Manufacturing of America
Mots-clésFinite element methodHeat transferBlankHeat transfer coefficientTransfer functionDie (integrated circuit)Automotive industryMechanical engineeringMaterials scienceForming processesComputer scienceMechanicsStructural engineeringEngineeringPhysicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to reduce the weight of their products, the automotive industry is exploring various hot forming and warm forming technologies. One critical aspect in these technologies is understanding and quantifying the heat transfer between the blank and the tooling. The purpose of the current study is twofold. First, an experimental procedure to obtain the heat transfer coefficient (HTC) as a function of pressure for the purposes of a metal forming simulation is devised. The experimental approach was used in conjunction with finite element models to obtain HTC values as a function of die pressure. The materials that were characterized were AA5182-O and AA7075-T6. Both the heating operation and warm forming deep draw were modelled using the LS-DYNA commercial finite element code. Temperature-time measurements were obtained from both applications. The results of the finite element model showed that the experimentally derived HTC values were able to predict the temperature-time history to within a 2% of the measured response. It is intended that the HTC values presented herein can be used in warm forming models in order to accurately capture the heat transfer characteristics of the operation.

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)0,000
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 enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,292

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIP conference proceedingsMême sujetMetallurgy and Material FormingTravaux en français237 207