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Enregistrement W4294326331 · doi:10.3390/f13091397

Investigation on Cutting Power of Wood–Plastic Composite Using Response Surface Methodology

2022· article· en· W4294326331 sur OpenAlexaff
Wangyu Xu, Zhanwen Wu, Wei Lü, Yingyue Yu, Jinxin Wang, Zhaolong Zhu, Xiaodong Wang

Notice bibliographique

RevueForests · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRake angleFlankResponse surface methodologyComposite numberMachiningMaterials scienceCutting toolRakePower (physics)Specific energyComposite materialMechanical engineeringMathematicsMetallurgyEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the sake of improving the benefit of enterprise by reducing energy waste. RSM (response surface methodology) was used to investigated the cutting power of wood–plastic composite at different cutting conditions (rake angle, cutting speed, depth of cut, and flank wear). Based on the experimental results, a cutting power model with a high degree of fitting was developed, which can be used to predict cutting power and optimal cutting conditions. Meanwhile, the effects of rake angle, cutting speed, depth of cut, and flank wear and their interaction on the cutting power were probed by analysis of variance, and the significant terms were determined. Finally, the optimal cutting condition was obtained as follows: rake angle of 10°, cutting speed of 300 m/min, depth of cut of 1.5 mm, and flank wear of 0.1 mm. This parameter combination is suggested to be used for industrial manufacturing of wood–plastic composite in terms of the incredible machining efficiency and the lowest energy consumption.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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