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Enregistrement W2955448054 · doi:10.1139/tcsme-2019-0003

Optimization in single point incremental forming of Inconel 718 through response surface methodology

2019· article· en· W2955448054 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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-clésIncremental sheet formingResponse surface methodologySurface roughnessInconelDesign of experimentsFlexibility (engineering)Process (computing)Materials scienceForming processesSurface finishProcess variableSheet metalLubricantMechanical engineeringViscosityComputer scienceEngineeringMathematicsComposite materialStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incremental sheet forming is a flexible and versatile process with a promising future in the batch production and prototyping sectors. With decreased design time and negligible production time, incremental sheet forming provides reliability, flexibility, and quality, while being an economical option in contrast to the traditional forming process. In this paper, Inconel 718, a material that has extensive use in aircraft engines, is considered for experimental work to obtain the optimum combination of process parameters. Response surface methodology is used to optimize the process parameters, in particular feed rate, step depth, and lubricant viscosity. The output responses are surface roughness, profile accuracy, and wall thickness. Analysis of variance (ANOVA) is performed using the experimental results to predict the statistical influence of the process parameters. The optimal combination of process parameters is further predicted using a numerical optimization technique to achieve better profile accuracy and surface finish. The results obtained are experimentally validated and are in good agreement with the predicted values.

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.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,220 · 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