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Enregistrement W4285596786 · doi:10.3390/machines10070567

Assessment of Surface Roughness in Milling of Beech Using a Response Surface Methodology and an Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System

2022· article· en· W4285596786 sur OpenAlexaff
Zhaolong Zhu, Dong Jin, Zhanwen Wu, Wei Xu, Yingyue Yu, Xiaolei Guo, Xiaodong Wang

Notice bibliographique

RevueMachines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBeechMachiningSurface roughnessRake angleSmoothnessSurface finishAdaptive neuro fuzzy inference systemSurface (topology)Materials scienceFuzzy logicWork (physics)Computer scienceMechanical engineeringEngineering drawingProcess engineeringMathematicsComposite materialEngineeringFuzzy control systemGeometryMetallurgyArtificial intelligenceMathematical analysisGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work focused on changes in surface roughness under different cutting conditions for improving the cutting quality of beech wood during milling. A response surface methodology and an adaptive network-based fuzzy inference system were adopted to model and establish the relationship between milling conditions and surface roughness. Moreover, the significant impact of each factor and two-factor interactions on surface roughness were explored by analysis of variance. The specific objective of this work was to find milling parameters for minimum surface roughness, and the optimal milling condition was determined to be a rake angle of 15°, a spindle speed of 3357 r/min and a depth of cut of 0.62 mm. These parameters are suggested to be used in actual machining of beech wood with respect of smoothness surface.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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