Study of Cutting Power and Power Efficiency during Straight-Tooth Cylindrical Milling Process of Particle Boards
Notice bibliographique
Résumé
The cutting power consumption of milling has direct influence on the economic benefits of manufacturing particle boards. The influence of the milling parameters on the cutting power were investigated in this study. Experiments and data analyses were conducted based on the response surface methodology. The results show that the input parameters had significant effects on the cutting power. The high rake angle reduced the cutting force. Thus, the cutting power decreased with the increase in the rake angle and the cutting energy consumption was also reduced. The cutting power increased with the rotation speed of the main shaft and the depth of milling induced the impact resistance between the milling tool and particle board and the material removal rate. The p-values of the created models and input parameters were less than 0.05, which meant they were significant for cutting power and power efficiency. The depth of milling was the most important factor, followed by the rotation speed of the main shaft and then the rake angle. Due to the high values of R2 of 0.9926 and 0.9946, the quadratic models were chosen for creating the relationship between the input parameters and response parameters. The predicted values of cutting power and power efficiency were close to the actual values, which meant the models could perform good predictions. To minimize the cutting power and maximize the power efficiency for the particle board, the optimized parameters obtained via the response surface methodology were 2°, 6991.7 rpm, 1.36 mm for rake angle, rotation speed of the main shaft and depth of milling, respectively. The model further predicted that the optimized parameters combination would achieve cutting power and power efficiency values of 52.4 W and 11.9%, respectively, with the desirability of 0.732. In this study, the influence of the input parameters on the cutting power and power efficiency are revealed and the created models were useful for selecting the milling parameters for particle boards, to reduce the cutting power.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».