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Enregistrement W3016071471 · doi:10.1177/0954406220917406

A novel approach to hot die-less clinching process for high strength AA7075-T6 sheets

2020· article· en· W3016071471 sur OpenAlexaff
Mostafa K. Sabra Atia, Mukesh Jain

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialHot stampingShear (geology)Die (integrated circuit)MicrostructureDuctility (Earth science)BlankMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High strength AA7075-T6 aluminum sheets were joined by hot die-less clinching by locally heating the clinching region with an electrical resistance heating method. This method applied a large amount of current in the range 7.5–15 kA over a time period of 2–3 s to enhance the local ductility of AA7075-T6 sheets. A modified die-less clinching tool was developed to carry current from the blank holder to the anvil through a pair of AA7075-T6 sheets to be clinched. The above range of applied current and time duration led to an increase in sheet metal temperature in the range 175–260 ℃ leading to material softening and a consequent reduction in the clinch forming force as well as improved material flow. The clinched joints produced with constant forming force of 60 kN resulted in an increase in lap shear joint strength up to 41% with an applied current of 15 kA. Microstructure examination of the clinched region for a range of electrical resistance heating conditions revealed sound joints with previously reported forming and force locking mechanisms as well as recently identified elevated temperature material locking mechanism in the literature. The geometric interlock resulted in nonlinear increase in force with displacement in the lap shear test as well as instantaneous drop in the force due to failure of material locking.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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