Role of energy consumption, cutting tool and workpiece materials towards environmentally conscious machining: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Metal-cutting process deals with the removal of material using the shearing operation with the help of hard cutting tools. Machining operations are famous in the manufacturing sector due to their capability to manufacture tight tolerances and high dimensional accuracy while simultaneously maintaining the cost-effectiveness for higher production levels. As metal-cutting processes consume a great amount of input resources and generate some material-based waste streams, these processes are highly criticized due to their high and negative environmental impacts. Researchers in the metal-cutting sector are currently exploring and benchmarking different activities and best practices to make the cutting operation environment friendly in nature. These eco-friendly practices mainly cover the wide range of activities directly or indirectly associated with the metal-cutting operation. Most of the literature for sustainable metal-cutting activities revolves around the sustainable lubrication techniques to minimize the negative influence of cutting fluids on the environment. However, there is a need to enlarge the assessment domain for the metal-cutting process and other directly and indirectly associated practices such as enhancing sustainability through innovative methods for workpiece and cutting tool materials, and approaches to optimize energy consumption should also be explored. The aim of this article is to explore the role of energy consumption and the influence of workpiece and tool materials towards the sustainability of machining process. The article concludes that sustainability of the machining process can be improved by incorporating different innovative approaches related to the energy and tool–workpiece material consumptions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».