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Enregistrement W3197067817

Maintaining the consistencies in electropolishing results by characterizing the polishing bath state as a function of its instant key properties

2021· dissertation· en· W3197067817 sur OpenAlexfundno aff
B. Naveen Krishna

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésPolishingElectropolishingMechanical engineeringFiguringProcess (computing)Chemical-mechanical planarizationMaterials scienceMetallurgyProcess engineeringComputer scienceManufacturing engineeringEngineeringPhysicsOptics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electropolishing is an advanced industrial metal finishing in practice commercially since the mid-20th century, to treat the metals with electricity and industrial chemicals. The process has grown remarkably in the last 50 years; the medical and pharmaceutical industry's growth is a strong driving force for the electropolishing industry now.
\nThe work detailed in this thesis focuses on maintaining the uniformities in electropolishing qualities by specifying the polishing bath state as an approximation of its fundamental properties. In light of the scarcity of precise information regarding the techniques to keep the electropolishing process in control as the polishing bath ages, this research will present the organized data for an ageing bath. A mathematical model constructed from the vital polishing bath properties measured on-the-spot is used to quantify the polishing deliverables concerning surface roughness as a function of its immediate critical bath properties. The work results demonstrate that the model can anticipate the polishing capabilities under selected polishing conditions for a given polishing bath state, fresh, aged or regenerated. This model-based technique reduces the trial and error-based efforts the polishing industry takes to figure out the suitable operating parameters to deliver the polishing results when the aged bath is no longer efficient.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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