A methodology of roll pass design calculation for rails rolling using regression equations
Notice bibliographique
Résumé
In process of shaped profiles experimental rolling, it is often necessary to make adjustments to new roll pass design to ensure their physical filling, control between gaps in the values of real broadenings and reductions. In order to reduce number of possible adjustments in roll pass design process and mastering new profiles, the task of developing a model for calculating roll passes becomes actual. A model for calculating roll pass design for rolling railway rails presented. This model based on roll pass design for rolling R65 rails. The regression equations of deformation logarithmic degree were derived using example of two pre-finishing and finishing roll passes, which were used to calculate UIC60E1 rail roll pass design. A high degree of convergence of the geometry of the calculated and operating roll pass has been established. The maximum deviations from geometry of existing roll pass and calculated ones according to proposed method did not exceed 1-2 mm on each of them. It was shown that the developed model calculates exact roll pass geometry, which can be loaded into the program of a processing machine. The proposed calculation methodology can be used at roll pass design of shaped profiles of the same type of different profile sizes of the same mill, resulting in significant reduction of roll pass designed development time and number of adjustments.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».