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Enregistrement W3032399209 · doi:10.1115/1.4047353

Recent Advancements in Machining With Abrasives

2020· article· en· W3032399209 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbrasiveMachiningGrindingAbrasive machiningBoron nitrideManufacturing engineeringMechanical engineeringSustainabilityProcess (computing)Focus (optics)Materials scienceComputer scienceEngineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the recent advancements and forthcoming challenges for abrasive machining with specific focus on the advancement of industrial applications. The most significant advancement of abrasive machining is in grinding applications of cubic boron nitride (CBN) abrasive. The advancement of CBN wheels, application of grinding models and simulation tools, development of high stiffness multi-axis grinding machines, and high-speed spindles have contributed to the growing industrial applications of grinding with plated and vitrified CBN wheels. Sustainability of abrasive machining also received more attention during the past two decades as global Fortune 500 corporations have included sustainability as a corporate goal. Abrasive machining will continue to be a critical process for manufacturing precision components in the decades to come. The advancement and adoption of additive manufacturing creates more unique challenges for abrasive machining of complex geometrical features which were impossible a few years ago. Furthermore, strategies for abrasive machining are needed to utilize the massive amount of process data available by connected factories. Therefore, it is expected that sustainability and data analytics for abrasive machining will become a more important focus for various manufacturers.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,402

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 savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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