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Enregistrement W2805011532 · doi:10.5267/j.ijiec.2017.11.002

Experimental investigation on hard turning using mixed ceramic insert under accelerated cooling environment

2018· article· en· W2805011532 sur OpenAlexvenueno aff
Ramanuj Kumar, Ashok Kumar Sahoo, Purna Chandra Mishra, Rabin Kumar Das, Manoj Ukamanal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering Computations · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKalinga Institute of Industrial Technology
Mots-clésMaterials scienceCoolantMachiningTool wearAbrasion (mechanical)MetallurgyInsert (composites)BrittlenessCeramicSurface roughnessHeat generationChip formationComposite materialCutting toolMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study reports on the application of accelerated cooling environment (ACE) in hard turning of AISI D2 steel (55 ± 1HRC) using mixed ceramic insert (Al2O3 + TiCN) which is rarely being investigated and to address the major problems of brittle fracture of tool tip that arises through cutting forces and friction at tool-work and chip-tool interface.In spraying process, some portion of spraying coolant vaporize due to heat when it reaches to cutting zone where as remaining portion of coolant easily penetrate in cutting zone through capillary action and reduces friction as well as heat in cutting zone.Abrasion and chipping are noticed to be dominant wear mechanism.Cutting speed and depth of cut are significant for flank wear as well as cutting temperature whereas feed is significant for average surface roughness.Serrated chips have been identified at higher cutting speed and higher feeds.Optimal parametric combination is found to be d1-f1-v2 (0.1mm-0.04 m/min-108 m/min) and tool life and machining cost per part are 70 minutes and Rs 76.76 respectively.Investigation shows the worthy of application of ACE in hard turning in industrial sectors ecologically and economically.Empirical models reveal statistically significance due to higher coefficient of correlations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,215 · 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
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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