Notice bibliographique
Résumé
Typical edge defects in the edge region of a new cemented carbide insert without edge preparation include burrs, poor surface quality, micro-breakages, and irregularities along the edge. To address the problems in new cemented carbide inserts without edge preparations, a chemical-mechanical synergistic preparation (CMSP) method for the cemented carbide insert cutting edge was proposed. Firstly, the CMSP device for the insert cutting edge was constructed. Then, the polishing slurry of the CMSP for the insert cutting edge was optimized using the Taguchi method combined with a grey relation analysis and fuzzy inference. Finally, orthogonal experiments, the Taguchi method, and analysis of variance (ANOVA) were used to investigate the effect of the polishing plate's rotational speed, swing angle, and input frequency of the controller on the edge preparation process, and the parameters were optimized. The results showed that the best parameter combination for the polishing slurry for the cemented carbide inserts was the mass concentration of the abrasive particle of 10 wt%, the mass concentration of the oxidant of 10 wt%, the mass concentration of the dispersant of 2 wt%, and the pH of 8. The CMSP process parameter combination for the linear edge had the polishing plate's rotational speed of 90 rpm, the swing angle of 6°, and the input frequency of the controller of 5000 Hz. The optimum CMSP process parameter combination for the circular edge had the polishing plate's rotational speed of 90 rpm, the swing angle of 6°, and the input frequency of the controller of 7000 Hz. The polishing plate's rotational speed had the most significant impact on the edge preparation process, followed by the swing angle, and the effect of the input frequency of the controller was the smallest. This study demonstrated that CMSP is a potential way to treat the cemented carbide insert cutting edge in a tool enterprise.
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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) | 0,002 | 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 ».