Effect of WS <sub>2</sub> particles in cutting fluid on tribological behaviour of Ti–6Al–4V and on its machining performance
Notice bibliographique
Résumé
Tribological behaviour of Ti–6Al–4V alloy sliding against WC-Co was evaluated by employing WS2 nanoparticles blended in a cutting fluid used for machining of this alloy. Pin-on disk tests were carried out under boundary-lubricated condition using a cutting fluid (70% water and 30% oil) blended with WS2 nanoparticles (CF + WS2). When a cutting fluid with ≥ 0.5 wt.% WS2 was used, the COF of the tribosystem was reduced compared to CF + 0%WS2. The lowest COF of 0.05 was obtained when 1.0 wt.% WS2 was used. Low and stable COF values were accompanied by the formation of a tribolayer incorporating WS2 and WO3 on the WC-Co surfaces. During orthogonal machining of Ti–6Al–4V using CF + 1.0%WS2, a tribolayer with the similar composition was formed on the cutting edge of the WC-Co tool and the average cutting force was reduced by 35% compared to cutting with CF + 0%WS2. Machining with CF + 1.0%WS2 produced thinner chips. Other improvements in machining performance attained using CF + 1.0%WS2 included reduction of adhesive wear on the tool and a lower roughness of the machined surface.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».