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Enregistrement W4283588664 · doi:10.11159/ffhmt22.139

Numerical Investigation on Evolving Chip Geometry and Its Impact on Convective Heat Transfer during Orthogonal Cutting Processes

2022· article· en· W4283588664 sur OpenAlexvenueno aff
Thorsten Helmig, Tim Göttlich, Hui Liu, Nhat Minh Nguyen, Thomas Bergs, Reinhold Kneer

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésConvective heat transferConvectionHeat transferChipMechanicsMaterials scienceGeometryMechanical engineeringComputer sciencePhysicsEngineeringMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal modeling of machine processes is a key tool to enhance product quality and surface integrity for high precision components.In this context, the cutting zone is of particular interest as significant stresses, temperature gradients and heat sources occur.To accurately model these processes, an FEM-CFD coupling has been developed.In the first step, a FEM chip formation simulation is performed which uses cutting parameters, material models, and mechanical properties.The FEM simulation is performed for an Inconel 718 workpiece.Afterwards, the generated chip geometry, temperature field, and heat source are transferred into a CFD model which quantifies the conjugate heat transfer and corresponding convective heat transfer coefficients at the fluid-solid interface.As recently published work focuses on the development and validation of the interface itself, the work at hand studies the impact of evolving chip geometry on convective heat transfer.Therefore, the continuously evolving chip is approximated by discretizing the geometry development into constant states.Moreover, the investigations are performed in context of a quasi-stationary problem meaning that the tool has performed several cuts and already reached a steady-state temperature field.The analysis shows that the chip has a significant impact on local heat transfer revealing further the heat transfer can be subdivided into two regions: First, a near cutting edge region where chip geometry and fluid temperature impact the heat transfer and second a tool downstream region, where the fluid temperature is the dominating parameter.In total, these studies can be used as a basis for future cooling optimization studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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