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Enregistrement W2954713279 · doi:10.3390/ma12122034

Machinability of Rene 65 Superalloy

2019· article· en· W2954713279 sur OpenAlexafffund
Oluwole A. Olufayo, Hanqing Che, Victor Songméné, Christina Maria Katsari, Stephen Yue

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensMcGill UniversityÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMachinabilitySuperalloyMaterials scienceMachiningMetallurgyMicrostructureTool wearDrilling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nickel-based superalloys are heavily used in the aerospace and power industries due to their excellent material and mechanical properties. They offer high strength at elevated temperatures, high hardness, corrosion resistance, thermal stability and improved fatigue properties. These superalloys were developed to address the demand for materials with the enhanced heat and stress capabilities needed to increase operational temperatures and speeds in jet and turbine engines. However, most of these properties come with machining difficulty, high wear rate, increased force and poor surface finish. Rene 65 is one of the next generation wrought nickel superalloys that addresses these demands at a reduced cost versus powder metallurgy superalloys. It is strengthened by the presence of gamma prime precipitates in its microstructure, which enhance its strength at high temperatures. Notwithstanding its advantages, Rene 65 must also deal with the reality of the poor workability and machinability generally associated with Ni-based superalloys. This study examines the machinability-using drilling tests-of Rene 65 and seeks to establish the influence of hardness (with varying microstructure) and cutting conditions on machinability indicators (surface finish, forces and chip formation). The experimental setup is based on a set of experimental drilling tests using three different heat-treated samples of varying hardness. The results indicate a negligible effect from material hardness, ranging from 41 HRC to 52 HRC, on generated cutting forces and a similarly low effect from cutting speeds. The feed rate was identified as the main factor of relevance in cutting force and chip morphology during the machining of this new superalloy.

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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,741

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)0,0010,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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