MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2799417209 · doi:10.1139/tcsme-2012-0004

METHODOLOGY OF THE ASSESSMENT OF THE ABRASIVE TOOL’S ACTIVE SURFACE USING LASER SCATTEROMETRY

2012· article· en· W2799417209 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Roughness and Optical Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPolitechnika Koszalińska
Mots-clésAbrasiveGrindingLaserMaterials scienceSurface roughnessOpticsMechanical engineeringLight scatteringBearing (navigation)Computer scienceScatteringEngineeringMetallurgyArtificial intelligenceComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diagnostics of abrasive tools requires the use of modern measurement techniques which allows for fast assessment of a surface in order to determine, for example, the degree of its wear or to detect various type of defects. A wide group of optical measurement methods used for this type of assessment are based on the phenomenon of light scattering. One such method based on imaging and analysis of light scattering from a surface is laser scatterometry. In this paper, by utilizing laser scatterometry supported by image analysis techniques, a proposal for a methodology of assessment of the degree to which smearing of the grinding wheel active surface (GWAS) occurs during the plunge grinding process, was presented and discussed. Select results of experimental investigations carried out on bearing steel 100Cr6 were also presented. The obtained results confirmed the efficacy of the above-mentioned techniques that could be an interesting alternative to other methods already used in such measurements.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,224 · 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