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Enregistrement W2898028349 · doi:10.2351/1.5057243

The influence of the assist gas flow regime on the laser cutting of aeronautic aluminium alloys

2010· article· en· W2898028349 sur OpenAlexaboutno aff
A. Riveiro, F. Quintero, R. Comesaña, M. Boutinguiza, F. Lusquiños, J. Pou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaser cuttingNozzleSupersonic speedAerodynamicsAluminiumMaterials scienceMechanical engineeringLaserLaser beam machiningJet (fluid)Aerospace engineeringWork (physics)Rotational symmetryFlow (mathematics)MechanicsOpticsComposite materialEngineeringLaser beamsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aerodynamic interactions of the assist gas during fusion laser cutting determine the cutting performance. Therefore, this subject has been object of multiple studies in order to surpass the drawbacks exhibited by conventional cutting heads. Utilization of off-axis De Laval nozzles to inject a supersonic gas jet has been demonstrated to be an effective option to increase performance and cut quality during fusion laser cutting. However, all attempts performed in this direction have been carried out using axisymmetric supersonic nozzles. In this work, cutting results performed by means of a novel cutting head incorporating an off-axis nozzle with rectangular cross section are presented. The results demonstrate the capability of this novel approach to laser cut difficult materials such as Al-Cu alloys for aeronautic applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,213

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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