Examination of Feedrate Impacts on Different Grain Size Granite Materials from Edge Damage Aspect
Notice bibliographique
Résumé
Different natural stones as granite, marble and limestone are used in the construction industry and in the last few years, they are also used with a growing amount in manufacturing technology.It can be seen that a minimal damage can be observed on the edge of products of the mentioned industrial segments due to cutting., The primary goal of the presented paper is to examine the changes of the chipping at the edges of damaged granite samples The damage is resulted in cutting with different feedrate speed.The article tries to give recommendations to remedy the explored problems.During the research, there were 3 different granite boards with average particle size.8 different sample surfaces were produced by 8 feed rates of each.Sample surfaces were made by an NC cutting centre which was especially created for chipping stones.On the sample surfaces, the size of the edge chipping at the output side of the tool was examined.The digitization and evaluation processes were implemented with a DinoLite microscope and its associated software.The examination confirms that the increase in feedrate reduces the average edge chipping rate The increase of federate ends up in a local minimum, whereafter strong loss of edge damage can be observed.The experiments manifest that the feedrate related to the best edge quality is independent from the grain size in all types of stone.It should be noted that in the case of using granite, the same change in can be observed when adjusting feedrate and the same approximation curve can be used for statistical evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».