Notice bibliographique
Résumé
Grinding forces and power are important parameters for evaluating grinding process performance, and they are typically measured in grinding experiments. Forces are typically measured using a load cell or a dynamometer, whereas power is measured using an electrical power sensor to monitor the power of the spindle motor. Direct readings of the measurements include the net grinding force and power components for material removal and non-grinding components such as the impingement of a grinding fluid. Therefore, the net components must be extracted from the direct readings. An approach to extracting the net grinding forces and power is to perform additional spark-out grinding passes with no down feed. The forces and power recorded in a complete spark-out pass are used as the non-grinding components. Subsequently, the net grinding components are obtained by subtracting the non-grinding components from the corresponding totals for actual grinding passes. The approach becomes less accurate when large depths of cut, particularly large depths of cut and short grinding lengths, are involved. A new experimental approach is developed in this study to measure the non-grinding force and power components and to extract the net components. Compared with the existing approach, the new approach is more accurate for grinding with large depths of cut or short grinding lengths. In this approach, two additional grinding passes on an easy-to-grind material, one with and the other without a grinding fluid, are conducted using the same setup and condition as those in the actual test material to measure the forces and power for obtaining the non-grinding components. Subsequently, these non-grinding components are used as the non-grinding components of the actual material and subtracted from the total force and power components of the actual material to obtain the net values. To illustrate the application of the approach, surface grinding experiments are conducted to collect the forces and power. The extracted net power is consistent with the power predicted with the extracted net forces.
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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 ».