Sustainability Assessment during Machining Ti-6Al-4V with Nano-Additives-Based Minimum Quantity Lubrication
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.
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of sustainable machining process can be accomplished by different strategies including process optimization and selection of the proper lubrication techniques and cutting conditions. The present study is carried out from the perspective of a sustainability assessment of turning Ti-6Al-4V by employing minimum quantity lubrication (MQL) and MQL-nanofluid with consideration of the surface quality, tool wear, and power consumption. A sustainability assessment algorithm was used to assess the cutting processes of Ti-6Al-4V alloy under a minimum quantity of lubrication–nanofluid to estimate the levels of sustainable design variables. The assessment included the sustainable indicators as well as the machining responses in a single integrated model. The sustainable aspects included in this study were; environmental impact, management of waste, and safety and health issues of operators. The novelty here lies in employing a comprehensive sustainability assessment model to discuss and understand the machining process with MQL-nanofluid, by not only considering the machining quality characteristics, but also taking into account different sustainability indicators. In order to validate the effectiveness of the sustainability results, a comparison between the optimal and predicted responses was conducted and a good agreement was noticed. It should be stated that MQL-nanofluid showed better results compared to the cutting tests conducted under using classical MQL.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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