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Enregistrement W2901915193 · doi:10.25071/10315/35211

The Effect Of Nanoparticle Concentration On Mql Performance When Machining Ti-6Al-4V Titanium Alloy

2018· article· en· W2901915193 sur OpenAlexafffund
Abdelkrem Eltaggaz, Ibrahim Deiab

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTitanium alloyMaterials scienceAlloyMachiningNanoparticleTitaniumMetallurgyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose of using cutting fluid during machining processes is to reduce the cutting temperature and friction, and to wash away chips from the cutting zone.However, excessive use of conventional cutting fluid negatively influences human health and environment.Therefore, much research has attempted to improve cutting fluid performance with superior tribological and thermal properties, and to reduce the amount of cutting fluid to minimize machining cost and impact on environment.Recently, Minimum Quantity Lubrication (MQL) technique has been widely investigated as a good alternative to flood coolant.Although MQL improves machining results, its removal heat capability still needs to improve.In this paper, in order to enhance the thermal conductive and viscosity of MQL, nanoparticles were dispersed to make nanofluid coolant.Nanofluids have attracted the attention of investigators due to their good high thermal conductivity and ability to remove heat.In this study, the effect of the cutting speed, feed rate, and nanoparticle concentrations on machining titanium Ti-Al6-V4 alloy were investigated by performing ANOVA analysis.The nanofluid coolant was prepared by adding Aluminum Oxide (Al 2 O 3 ) nanoparticles to base fluid (vegetable oil) at different weight concentrations (0, 2, and 4%wt).The ANOVA analysis found that the nanoparticle concentrations and feed rate had a significant influence on surface roughness.The tool wear was also observed to be affected by nanoparticle concentration significantly.The nanoparticles concentration had a significant impact on the flank wear as it could improve the thermal conductivity and lubrication properties of the cutting fluid and reduce the coefficient of friction between the tool-workpiece and toolchip.In terms of the effect of nanoparticle concentrations, 4% wt provided better improvements in both surface roughness and tool wear compared to 2% wt concentration and the pure MQL.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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