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Enregistrement W4200040179 · doi:10.3390/met11122010

Insight into the Influence of Punch Velocity and Thickness on Forming Limit Diagrams of AA 6061 Sheets—Numerical and Experimental Analyses

2021· article· en· W4200040179 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMetals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésForming limit diagramMaterials scienceAluminiumDiagramComposite materialFinite element methodStructural engineeringFormabilityMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the forming limit diagram (FLD) for aluminum 6061 sheets of thicknesses of 1 mm and 3 mm was determined numerically and experimentally, considering different punch velocities. The punch velocity was adjusted in the range of 20 mm/min to 200 mm/min during the Nakazima test. A finite element (FE) simulation was carried out by applying the Johnson–Cook material model into the ABAQUSTM FE software. In addition, a comparison between the simulation and the experimental results was made. It was observed that by increasing the punch velocity, the FLD also increased for both thicknesses, but the degree of the improvement was different. Based on these results, we found a good agreement between numerical and experimental analyses (about 10% error). Moreover, by increasing the punch velocity from 20 mm/min to 100 mm/min in 1 mm-thick specimens, the corresponding FLD increased by 3.8%, while for 3 mm-thick specimens, this increase was 5.2%; by increasing the punch velocity from 20 mm/min to 200 mm/min in the 3 mm-thick sheets, the corresponding FLD increased by 9.3%.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,279 · 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