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Enregistrement W4214841897 · doi:10.1177/09544054221080033

The influence of tool quality on the machining of additive manufactured and powder metallurgy titanium alloys

2022· article· en· W4214841897 sur OpenAlexafffund
Junhui Ma, Tanny Tran, O.A. Gali, Reza A. Riahi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B Journal of Engineering Manufacture · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDrillMetallurgyMaterials scienceDrillingMachiningTitanium alloyTitaniumCarbidePowder metallurgyMicrostructureAlloyTool wear

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was carried out to investigate the impact the quality of the drill bits has on the machining behavior of additive manufacturing (AM) and powder metallurgy (PM) titanium alloys. Therefore, commercially available drill bits which typically reflect two extremes of drill bit quality were selected. The performance of coated carbide twist drills, typically recommended for the drilling of wrought titanium alloys was compared with that of high-speed steel (HSS) drills. The average torque value, specific cutting energy (SCE), and tool wear were used to evaluate the drilling performance of AM and PM titanium alloys. The results of drilling tests revealed the application of the coated carbide drill resulted in lower torque and SCE values, less flank wear, and lower build-up-edge (BUE) compared with the uncoated HSS drill bits for AM fabricated titanium alloys. However, the carbide drill appeared to offer negligible improvement over the uncoated HSS drill when employed with the PM fabricated titanium alloy. In spite of the improvement in the drilling performance offered by the carbide drills for the AM titanium alloy, TiB intermetallic particles (part of the AM titanium microstructure) contributed to the damage of the coated carbide drill which would limit the drill lifetime.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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