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Enregistrement W3101618130 · doi:10.1177/0954405420970087

Flow, process forces and strains during Friction Stir Welding: A comprehensive First principle approach

2020· article· en· W3101618130 sur OpenAlexaff
Dhruv Bajaj, Arshad Noor Siddiquee, Noor Zaman Khan, A. K. Mukhopadhyay, Sohail M.A.K. Mohammed, D.L. Chen, Namrata Gangil

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B Journal of Engineering Manufacture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterial flowFriction stir weldingProcess (computing)Shear (geology)MechanicsFlow (mathematics)WeldingMechanical engineeringScale (ratio)Rotation (mathematics)Computer scienceMaterials scienceEngineeringPhysicsComposite materialArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Friction stir welding is recent yet spectacular process, which assumes accrescent expanse to evolve as a multi-purpose process. Its potential is greatly being tapped through large-scale experimental and computer simulation-based investigations. Several simulation and empirical models have been proposed but exact fundamental analyses on forces, material flow and strain are still absent. Complexities associated with the process are perhaps the main reason that a fundamental analysis is difficult. A comprehensive analysis of this kind is critical for understanding the evolution of microstructure, mechanical properties of joint and defect formation. This study presents an analysis of material flow, process forces and strains using first principle approach. Results have been presented as exact mathematical expressions in terms of material properties and process parameters. It was demonstrated that the material during stirring experiences direct and shear strains both when it moves from advancing side to retreating side in front of the tool and after rotation deposits behind the tool. It was also demonstrated that the strain significantly reduced from advancing to retreating side; for a typical case the shear strain greater than 10,000% prevails in advancing side and the maximum shear strain on retreating side is of the order of 6000%.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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