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Enregistrement W4200143499 · doi:10.1177/16878140211070446

Finite element modeling of sub-surface damage while machining aluminum based metal matrix composites

2021· article· en· W4200143499 sur OpenAlexaff
Usama Umer, Hisham Alkhalefah, Mustufa Haider Abidi, Muneer Khan Mohammed, Hossam A. Kishawy

Notice bibliographique

RevueAdvances in Mechanical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz City for Science and Technology
Mots-clésMaterials scienceComposite materialMachiningBrittlenessFracture (geology)Particle (ecology)Finite element methodCeramicAluminiumMatrix (chemical analysis)Metal matrix compositeStructural engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sub-surface damage during machining of aluminum-based metal matrix composites (MMCs) has been modeled using finite element models. These models are based on reinforcement particles size and volume fractions and particles are distributed uniformly in the metal matrix. In order to simulate particle debonding cohesive zone elements (CZE) have been incorporated along the parting line. In addition, failure criteria based on brittle fracture have been added for ceramic particles to simulate particle fracture. To reduce computational time and simplify the model both CZE and particle fracture is limited to the reinforced particles along the parting lines facing the tip of the cutting tool. The damage depth beneath the machined surface is measured by using the non-zero plastic strain values in the equivalent plastic strain contours obtained from the FE models. The results were compared against published experimental data and found to be in good agreement.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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