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Enregistrement W3005125362 · doi:10.5267/j.esm.2020.1.003

Effect of frictional boundary conditions and percentage area reduction on the extrusion pressure of Aluminum AA6063 alloy using FE analysis modelling

2020· article· en· W3005125362 sur OpenAlexvenueno aff
Sunday Temitope Oyinbo, Tien‐Chien Jen, Sikiru Oluwarotimi Ismail

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtrusionMaterials scienceAlloyAluminiumMetallurgyReduction (mathematics)Boundary (topology)Composite materialGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finite Element Analysis was carried out to describe the effect of frictional boundary conditions and percentage reduction on deformation modelling (forward extrusion) of Aluminum AA6063 alloy. Curved die profiles of regular polygons (square, hexagonal, heptagonal, and octagonal) were designed using MATLAB R2009b and Autodesk Inventor 2013 to generate the coordinate and the solid CAD model of the die profile respectively form a circular billet. The numerical analysis was performed using Deform TM -3D commercial package with frictional boundary conditions of 0.38 and 0.75 representing the wet and dry condition and varying the percentage reduction of 50%, 70%, and 90%. The results of the temperature distribution, effective stress, effective strain, and strain rate were reported. As the percentage area reduction increases, the extrusion pressure also increases with an increasing frictional condition, and die length. Also, extrusion pressure decreases when the side of the polygon increases from square-shaped section follow by hexagonal shapedsection and least in octagonal shaped-section for both friction factors and percentage area reductions. For a given percentage reduction and cross-sectional area, there is no distinct difference between the predictive loads for the shaped-polygons. When the result of this analysis is compared with the experimental results from the literature, it is evident that Deform TM -3D is an effective tool for finite element analysis of non-isothermal deformation processes.

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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,548

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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