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Enregistrement W3099267530 · doi:10.18280/acsm.440506

Study the Impact of Drilling Process Parameters on Natural Fiber Reinforced Herringbone Epoxy Composites

2020· article· en· W3099267530 sur OpenAlexvenueno aff
M. Nagamadhu, Vijay Kumar Shankar, Samuel Sehgal, Rajath Upadhya

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDrillingDelamination (geology)Composite materialEpoxyThrustDrillComposite numberGrey relational analysisStructural engineeringMechanical engineeringEngineeringGeologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common fiber composite overlays are attractive for a few applications, (for example, aviation and flying machine auxiliary parts) because of their predominant properties and bio-degradable. Typically, mechanical drilling process parameters are significant effect final machining process outcomes. It covers drilling performance like convectional drilling, grinding, vibration-influence twist drilling, and rapid boring, drilling apparatus geometry and materials, drilling actuated delamination and its smothering methodologies, thrust power, and wear rate. This paper aimed to address the effect and ranking of process parameters on trust force, torque, and delamination at both entry and exit of the hole sisal fabric herringbone reinforced epoxy composites. The herringbone woven sisal fabric reinforced epoxy composite is fabricated using conventional compression molding technique. The result shows that at higher speed and feed rate delamination at both entrance and exit, thrust force, and toque decreases. Optimum drill diameter found from 6 to 10 mm to obtain minimum responses. As four output parameters are deciding quality of drilled hole, further grey regression analysis is used to study the ranking of output responses. Form grey regression analysis it is found that for 2700 rpm spindle speed, 60 mm/min feed and 8 mm diameter exhibit minimum effort.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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