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Enregistrement W4245983590 · doi:10.32920/ryerson.14646651

Micro-channel milling using abrasive waterjets and high pressure abrasive slurry jets

2021· preprint· en· W4245983590 sur OpenAlexfundno aff
Naser Haghbin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésNozzleAbrasiveMaterials scienceSlurryJet (fluid)MachiningComposite materialMetallurgyMechanical engineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abrasive water jet technology can be used for micro-milling using recently developed miniaturized nozzles. This thesis develops methodologies to predict the shape of micro-channels milled using high pressure abrasive water jets, and presents a new high pressure abrasive slurry jet micro-machining process. Since abrasive water jet (AWJ) machining is often used with both the nozzle tip and workpiece submerged in water to reduce noise and contain debris, the performance of submerged and unsubmerged abrasive water jet micro-milling of channels in 316L stainless steel and 6061-T6 aluminum at various nozzle angles and standoff distances were compared. It was found that the centerline erosion rate decreased with channel depth due to the spreading of the jet as the effective standoff distance increased, and because of the growing effect of the stagnation zone as the channel became deeper. The erosive jet spread over a larger effective footprint in air than in water, since particles on the jet periphery were slowed much more quickly in water due to increased drag. As a result, the width of a channel machined in air was wider than that in water. It was also found that the erosive efficacy distribution changed suddenly after the initial formation of the channel. Then, a new surface evolution model was developed that predicts the size and shape of relatively deep micro-channels up to aspect ratios of 3 resulting from unsubmerged and iv submerged abrasive water jet micro-machining (AWJM) using a novel approach in which two different erosive efficacy expressions were sequentially applied. Since the channels produced by AWJM were found to be relatively wavy due to fluctuations in abrasive mass flow rate, a novel high pressure (water pump pressure up to 345 MPa) abrasive jet slurry micro-machining (HASJM) system was introduced by feeding a premixed slurry into the mixing chamber of a water jet machine with a micro-nozzle. Moreover, an existing model developed for AWJM abrasive particle velocities was modified and used to predict the particle velocity in HASJM, and then verified using a double disc apparatus (DDA). The HASJM system was then used to study the effect of entrained air in abrasive water jet micro-machining (AWJM) by performing experiments at the same particle velocity and dose for the two systems. The centerline waviness, Wa, of micro-channels made in SS316L and Al60661-T6 using HASJM were typically 3.4 times lower than those made with AWJM using the same dose of particles due to the more constant abrasive flow rate provided by the HASJM provided. The centerline roughness, Ra was approximately the same in both processes at a traverse velocity of Vt=4572 mm/min and a nozzle angle of 90°. For micro-channels of a given depth, the widths of those made with HASJM were 25.6 % narrower than those produced with AWJM, mainly due to the wider jet that resulted from the entrained air in AWJM.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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