Ratio Study of High-Pressure Lubrication and Cutting Parameters Effects on Machining Operations and Its Effect Towards Sustainable Machining: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Machining is the art of developing sustainable mechanical components by transforming solid raw materials into the finished product. Because for any Nation to achieve sustainable development, the Nation must have quality manufacturing industries. This paper summarizes existing articles on the effects of high-pressure lubrication conditions on chip formation and temperature distribution. Also, surface roughness, tool wear, and vibrations in machining operations when considering the current trend. Furthermore, the study of nano-lubricant and their application in reducing friction and temperature were also reviewed. The study also examined other lubrication conditions, cutting parameters with the high-pressure machining operations to draw a definite conclusion. The review confirms that applying a high-pressure lubrication system is very efficient. However, it has some challenges. Cooling technology is not built into the system, discovered during this review. Therefore, the study will recommend a developed machine that can function in multiple faces. Industrial 4.0 additive manufacturing techniques can build the cryogenic system—making the lubricant delivery machine a sustainable technology in machining operation. A high-pressure-cryogenic-MQL lubrication process is needed for sustainable machining operations of various alloys and metal composite materials for automobile, aerospace, and structural applications. The sustainable lubrication system will also help eradicate high-temperature occurrence in the machining region with a sustainable way of removing the chips without experiencing chip breakage at the cutting region.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».