MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293486604 · doi:10.21203/rs.3.rs-1977068/v1

A novel method by microwave cutting ceramics based on thermal crack and trajectory control

2022· preprint· en· W4293486604 sur OpenAlexafffund
Yao Lu, Zongyang He, Jianan Xu, Yang Wang, LiJun Yang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésMaterials scienceGraphiteComposite materialCeramicMachiningCoatingBrittlenessMicrowaveThermalUltimate tensile strengthThermal shockMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Herein, microwave thermal crack method is innovatively employed in cutting Al 2 O 3 ceramics. Different from the conventional cutting technology, thermal controlled fracture method is progressive and environmentally friendly, which adopts tensile stress to peel off the brittle material into two parts. The heat source induces tensile stress as thermal stress. Additionally, based on Fourier heat transfer equation and thermo-elasticity, the physical model of microwave thermal crack cutting Al 2 O 3 ceramics is established and calculated. The thickness of the graphite coating, the width of the graphite coating and the prefabricated crack in the process of microwave thermal crack cutting Al 2 O 3 were studied. The effect of graphite coating width on crack trajectory was also investigated by simulation combined with test. From the result, it can be seen that the narrower the width of graphite coating, the weaker the processing ability and the better the trajectory control ability. The microscope is adopted to evaluate the surface and cross section morphologies detailly. This study elaborates briefly the interaction mechanism of microwave thermal crack cutting Al 2 O 3 ceramic surface and provides practical guidance for aerospace industries applications.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetAdvanced ceramic materials synthesisTravaux en français237 207