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Enregistrement W2975697703 · doi:10.1139/tcsme-2019-0110

Initial tool wear behavior in high-speed turning of Inconel 718

2019· article· en· W2975697703 sur OpenAlexaffvenue
Morvarid Memarianpour, Seyed Ali Niknam, S. Turenne, Marek Balazinski

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInconelSuperalloyMaterials scienceTool wearFlankMetallurgyMechanical engineeringMachiningAlloyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three distinctive regions of tool wear, known as initial wear, steady-state wear, and accelerated wear, are well understood. However, the effects of cutting parameters on the initial tool wear mechanism, morphology, and size have received less attention as compared to the other two regions. Knowing that adequate control of initial tool wear may lead to extended tool life, in particular in hard-to-cut metals such as superalloys, this topic has become a source of attention. Amongst superalloys, Inconel 718 is considered as one of the most difficult to cut materials, which has a wide range of industrial applications. This study intends to evaluate the effects of cutting parameters on initial tool wear, as well as tool wear progression, when turning Inconel 718. Therefore, microstructural evaluation of the initial tool wear mode under various cutting conditions, as well as tool wear measurements, were conducted. It was observed that certain elements of the workpieces were migrated to the insert flank face. This is evidence of adhesion at the initial moments of the cutting process. In contrast to many other easy-to-cut materials, the steady-state wear period when turning Inconel 718 is significantly short under a higher level of cutting speed and feed rate.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,430

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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