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Enregistrement W2801660309 · doi:10.1139/tcsme-2015-0028

IMPROVED MANUFACTURING PROCESS FOR MOVABLE RETAINING PINS USING OPTIMIZATION METHOD

2015· article· en· W2801660309 sur OpenAlexvenueno aff
Shao‐Yi Hsia

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgingTaguchi methodsAxleDrillingProcess (computing)Mechanical engineeringExtrusionEngineeringFinite element methodForming processesStructural engineeringComputer scienceMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Movable retaining pins are generally used in automobile gears, axles, crankshafts, and seatbelt assemblies. The original manufacturing procedures comprise three-stage forming and then drilling. However, a clamp in the drilling process always causes rod surface damage and dents, and the resulting depth tolerance that always exceeds specified dimensions. This study modifies the cold-forging process by replacing the original mechanical drilling stage with one additional forming stage comprised of backward extrusion. The finite element method is applied to analyze and simulate the forming load at each stage, and the Taguchi method is utilized to optimize the product quality in the key second stage. Analytical results show that transforming the original three forging processes and one drilling process into four forging stages overcomes the problems in part manufacturing. Simultaneously, the dimensional accuracy obtained from experiment and numerical analyses shows in good agreement and trusty.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,616

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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