Prediction of Temperature During Machinability of Al2O3 Reinforced Al7075
Notice bibliographique
Résumé
Metal matrix composite Al2O3 particle reinforced Al have become useful engineering materials due to their properties such as low cost, wear-resistant, heat-resistant and low weight. The present study focused on prediction of temperature produced during machining of Al2O3 reinforced with Al7075. In this investigation the percentage of Al2O3 (mesh size of 100-300)was varied 1%, 3%, 5%, 7% and 9% to the base material of Al7075. The temperature was measured using thermal gun at machining tip of the tool at which maximum temperature were measured by varying operational parameters such as depth of cut (0.25, 0.5, 0.75, 1 and 1.25mm), spindle speed (80, 112, 140, 200 and 355rpm) and feed rate (0.10, 0.12, 0.16, 0.2 and 0.25mm/sec). Experimental results revels that the temperature increases with increase in feed rate and depth, whereas, in case of spindle speed there is a fluctuation in temperature for all the combinations considered. The percentage contribution of operational parameters on temperature was determined using ANOVA analysis. Overall analyses for all the combination considered shows that feed rate (45.07%), depth (33.75%) and spindle speed (5.2%) on temperature. The developed models with a P-value are less than 0.05 were considered to be a statistically significant with 95% of confidence interval. A good agreement between experimental and statistical modeling were achieved and comparison of experimental and statistical analysis were drawn.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».