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Enregistrement W2990344497 · doi:10.3390/ma12233974

Machinability Study of Hardened 1045 Steel When Milling with Ceramic Cutting Inserts

2019· article· en· W2990344497 sur OpenAlexaff
Mohamed Shnfir, Oluwole A. Olufayo, Walid Jomaa, Victor Songméné

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensCegep Edouard MontpetitÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachinabilityMaterials scienceMachiningCeramicSialonFlankTool wearHardened steelEnhanced Data Rates for GSM EvolutionDrillingBrittlenessAbrasion (mechanical)Insert (composites)Composite materialMetallurgyCutting tool

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intermittent machining using ceramic tools such as hard milling is a challenging task due to the severe mechanical shock that the inserts undergo during machining and the brittleness of ceramic inserts. This study investigates the machinability of hardened steel AISI 1045 during face milling using SiAlON and whisker (SiCW) based ceramic inserts. The main focus seeks to identify the effects of cutting parameters, milling configuration, edge preparation and work material hardness on machinability indicators such as resultant cutting force, power consumption and flank tool wear. The effects of these varying cutting conditions on performance characteristics were investigated using a Taguchi orthogonal array design L32 (21 44) and evaluated using ANOVA. Results indicate lower resultant cutting forces were recorded with honed edge inserts of SiAlON ceramic grade. In addition, a decrease in resultant cutting forces was associated with reduced feed rates and increased hardness. The feed rate and cutting speed were also identified as the greatest influencing factors in the amount of cutting power. The main wear mechanisms responsible for flank wear on the ceramic inserts are micro-scale abrasion and micro-chipping. Increased flank wear was observed at low cutting speed and high feed rates, while micro-chipping mostly ensued from the cyclic loading of the radial tool edge form, which is more susceptible to impact fragmentation. Thus, the use of tools with chamfered tool-edge preparation greatly improved observed wear values. Additional confirmation tests were also conducted to validate the results of the tests.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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