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Enregistrement W2945510662 · doi:10.1139/tcsme-2018-0225

An experimental study on wearing of conical picks interacting with rock

2019· article· en· W2945510662 sur OpenAlexvenueno aff
Qiuxia Fan, Qianqian Zhang, Guirong Liu, Xin Li, Wei Jia, Zhi‐wei Guo, Rui‐Min Han

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanxi UniversityCommonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
Mots-clésConical surfaceWear resistanceCoatingMaterials scienceCemented carbideComposite materialStructural engineeringCarbideEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wearing of conical picks on a coal mining machine and roadheaders are investigated experimentally using a full-scale rotary cutting machine. This study considers three types of conical picks with different tip materials to examine the effects of wear resistance of conical picks and wear characteristics in response to cutting load. The influence of pick wear on the cutting load and pick tip temperature are analyzed, thereby providing an experimental-based guideline for reducing pick wear. The results indicate that the cemented carbide pick has the best wear resistance among the three kinds of picks studied, and the pick life can be significantly extended for picks with a wear-resistant coating surface. It is also found that pick wear has the greatest influence on the normal force. Thermal fatigue and overloading are two factors that cause pick wear failure. The results can also be used to design the conical pick with wear-resistant coating and to validate the numerical models.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,535

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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