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Enregistrement W3143017359 · doi:10.14447/jnmes.v24i1.a06

Synthesis and Optimization of AA 7175 – Zirconium Carbide (ZrC) Composites Machining Parameters

2021· article· en· W3143017359 sur OpenAlexvenueno aff
T. Sathish, N. Sabarirajan

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Machining and Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMachiningSurface roughnessComposite materialCarbideMicrostructureAlloyAluminiumBoron carbideZirconiumMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The airline sector mostly preferable material as aluminium and its alloy due to light weight and better resistance combatant for environmental factors. In this work mainly focusing to fabricate the aluminium matrix composites and reducing the surface roughness value of the specimen in the machining process. Initially the AA7175 with reinforcement of zirconium carbide (ZrC) particles are synthesized by the route of stir casting process, the stirring deed improve the material strength. The Design of experiments is involved to optimize the machining (CNC vertical milling) parameters such as Spindle rotational speed (2000 rpm, 2400 rpm and 2800 rpm), Machine feed rate (1000 mm/min, 1400 mm/min and 1800 mm/min) and depth of cut (0.3mm, 0.6 mm and 0.9 mm). The L 27 orthogonal array model is conducted to optimize the factors with the help of Minitab numerical analysis. This approach finds the optimal factors and reduces the surface roughness value, the microstructure examine is carried out and its image is translated to analyze the 3D profilometry technique.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations123
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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