Optimization of Machining Parameters in Drilling of Glass/Hemp/Bamboo Fibres Based Hybrid Polymer Composites
Notice bibliographique
Résumé
Significance of composite materials is increasing enormously in the progress of modern science and technology. The composites can be transformed into suitable components with high precision by machining, which can be used for present day applications. Drilling is crucial operation that is often used in the assembly of composite parts to obtain finished product. But the drilling induced damage may affect the performance of the composite. The present work is focused on the impact of various parameters in drilling like feed rate, spindle speed and drill diameter on surface roughness and delamination of glass/hemp/bamboo fibers embedded polymer hybrid composites. The composite is prepared by hand layup method. The drilling on composite is done on a CNC drilling machine and the maximum diameter due to delamination is measured using profile projector. To optimize drilling parameters for the sake of reducing the surface roughness and delamination factor, Taguchi method applied. The measured results are analyzed using commercially available software package Minitab19. The analysis is carried out using ANOVA (Analysis of Variance). In order to obtain best optimal conditions GRA (Grey Relational Analysis) is adopted. The results show that among all important parameters, feed rate and drill diameter are more crucial for surface roughness, whereas delamination is impacted by feed rate and speed of spindle.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».