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Enregistrement W2803652912 · doi:10.5267/j.ijiec.2017.10.001

Machining performance of aluminium matrix composite and use of WPCA based Taguchi technique for multiple response optimization

2018· article· en· W2803652912 sur OpenAlexvenueno aff
Diptikanta Das, Purna Chandra Mishra, Saranjit Singh, A.K. Chaubey, Bharat Chandra Routara

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering Computations · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Machining and Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaguchi methodsMaterials scienceMachiningTungsten carbideSurface roughnessComposite numberSilicon carbideAluminiumMetallurgyCarbideComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon carbide (SiC) particulate impregnated Al 7075 matrix composite was fabricated by stir casting method and then heat treated to T6 condition.It was then machined with multiple layer of TiN coated tungsten carbide (WC) inserts in dry environment and pollution free Spray Impingement Cooling (SIC) environment to compare the machining performance.SIC environment presented better machining performance with respect to cutting tool temperature (T), average roughness of the machined surface (Ra) and tool flank wear (VBc).Quadratic response surface models were developed by computing the experimental data.Weighted Principal Component Analysis (WPCA) based Taguchi technique was adopted to optimize the multiple responses simultaneously, which resulted 40 m/min of cutting speed (V), 0.05 mm/rev of feed (f) and 0.2 mm of cutting depth (d) was the optimal combination of process parameters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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