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Enregistrement W2946638690 · doi:10.1139/tcsme-2018-0276

Incremental sheet metal forming of Ti–6Al–4V alloy for aerospace application

2019· article· en· W2946638690 sur OpenAlexvenueno aff
R. Mohanraj, S. Elangovan

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirframeSheet metalAerospaceForming processesMaterials scienceThinningTitanium alloyFinite element methodMechanical engineeringHydroformingProcess (computing)Structural engineeringAlloyComputer scienceComposite materialEngineeringAerospace engineeringTube (container)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Driven by an increasing demand from the aerospace industry, thin sheet forming of titanium and its alloys is gaining prominence in scientific research. The design and manufacture of aerospace components requires the utmost precision and accuracy. It is essential to have good control over the process parameters of the forming process. Processes such as incremental sheet metal forming (ISMF) are highly controlled in the current manufacturing environment, but improvements in geometric accuracy and thinning are still needed. Although ISMF has greater process competence for manufacturing airframe structures with minimal costs, the process has its own negative effect on geometric accuracy due to elastic springback and sheet thinning. In this study, finite element analysis and experimental work are performed, considering process parameters such as spindle speed, feed rate, step depth, and tool diameter, to study the geometric accuracy and thinning of Ti–6Al–4V alloy sheet, while incrementally forming an aerospace component with asymmetrical geometry. The results are useful for understanding the geometric accuracy and thinning effects on parts manufactured by single point incremental forming (SPIF). Results from finite element analysis and experimental work are compared and found to be in good agreement.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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