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Enregistrement W4234886136 · doi:10.3390/jmmp5020050

The Effect of MQL on Tool Wear Progression in Low-Frequency Vibration-Assisted Drilling of CFRP/Ti6Al4V Stack Material

2021· article· en· W4234886136 sur OpenAlex
Ramy Hussein, A. Sadek, M.A. Elbestawi, Helmi Attia

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.

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing and Materials Processing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensMcMaster UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelamination (geology)Materials scienceDrillingTool wearVibrationStack (abstract data type)MachiningComposite materialTitanium alloyLubricantMetallurgyAcousticsComputer scienceGeologyAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the tool wear mechanisms for low-frequency vibration-assisted drilling (LF-VAD) of carbon fiber-reinforced polymer (CFRP)/Ti6Al4V stacks are investigated at various machining parameters. Based on the kinematics analysis, the effect of vibration amplitude on the chip formation, uncut chip thickness, chip radian, and axial velocity are examined. Subsequently, the effect of LF-VAD on the cutting temperature, tool wear, delamination, and geometrical accuracy was evaluated for different vibration amplitudes. The LF-VAD with the utilization of minimum quantity lubricant (MQL) resulted in a successful drilling process of 50 holes, with a 63% reduction in the cutting temperature. For the rake face, LF-VAD reduced the adhered height of Ti6Al4V by 80% at the low cutting speed and reduced the crater depth by 33% at the high cutting speed. On the other hand, LF-VAD reduced the flank wear land by 53%. Furthermore, LF-VAD showed a significant enhancement on the CFRP delamination, geometrical accuracy, and burr formation.

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)0,001
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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,233 · 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