MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3157519307 · doi:10.18280/jesa.540216

Arc Welding Current Control Using Thyristor Based Three-Phase Rectifiers Applied to Gas Metal Arc Welding Connected to Grid Network

2021· article· en· W3157519307 sur OpenAlexvenueno aff
Omar Fethi Benaouda, Badreddine Babes, Mohamed Bouchakour, Sami Kahla, Azzedine Bendiabdellah

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingGas metal arc weldingWelding power supplyArc weldingThyristorMaterials scienceLaser beam weldingVoltageMechanical engineeringElectrical engineeringEngineeringFiller metalMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the welding operation is to ensure the continuity of the materials to be assembled in large industrial sectors. This study aims to suggest a topology of the Thyristor based three-phase rectifiers applied to the Gas Metal Arc Welding (GMAW) process connected to the grid network, the output currents are controlled and using various pulsed forms such as square, annealing, and spike pulse operations and investigate and compare between the effects of the three references welding currents structures on the welding current, welding voltage, droplet diameter, and welding quality. To have the best pulse operation, the amplitude and frequency are kept the same for all operations, the application of meshing graphs in the references of welding currents structures, welding current, welding voltage, and droplet diameter can illustrate a clear comparison between them. The simulation results show that the square pulse operation is the best among them. The Single-Sided Amplitude Spectrum (SSAS) method is also applied to the welding current and droplet diameter of the three operations under slow and rapid droplet detachment rates to estimate the droplet detachment frequency. The results show the great success of the SSAS in estimating the precise frequency.

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 seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal Européen des Systèmes AutomatisésMême sujetWelding Techniques and Residual StressesTravaux en français237 207