Experimental and Numerical Study of Different Methods' Effects on Lubricant Flow on Temperatures and Strains of Turning Cutting Tool (HSS)
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study is to facilitate the machining process of cast steel (HSS) through cooling and lubricating by compressed air with liquid in three directions and consisting of (oil, soap, carbolic acid, and sculpture) and was compared with the lubricant process in one direction and at different cutting speeds (2.08, 6.25, 10.4, and 14.16 m/sec). The Auto Desk Inventor programme is used to simulate the cutting process by applying cutting forces to the tool's shear surface. The interface equipment is used to measure cutting tool strains by the response of a strain gauge and the Arduino equipment to measure cutting tool temperature. In addition, the tool strain equations were used assuming that the cutting tool is fixed between the two walls (fixing region and surface of the workpiece) to get the best results at the same speed. The results refer to the lubricant in three directions, which is better than one direction due to decreasing cutting tool strain, reaction of cutting force on the shear surface of the cutting tool, and cutting tool temperature. The experimental results show that a cutting speed of 10.4 m/sec is the best for the cutting process. Furthermore, the numerical results are converged with practical results in a small correction factor (0.428), preventing the tool from vanishing.
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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 | 0,000 |
| 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 ».