Multi-criteria optimization of micro-hole on glass using developed <i>µ</i> -abrasive jet machine set-up
Notice bibliographique
Résumé
In non-traditional machining, micro-abrasive jet machining (MAJM) is a cost-effective machining process. MAJM has been used for fabricating electronic devices and microfluidic channels. This work has made an effort to utilize MAJM for glass. A new design and fabrication of the Laval type of nozzle have been proposed to improve machining accuracy. A nozzle is conceived to ensure specific characteristics of the mixture (compressed air and abrasive particles) pass through it. The abrasive particle force is converted to kinetic energy, increasing the mixture’s velocity. The cross-sectional area of the nozzle can be circular, rectangular, square, or oval. A circular cross-sectional nozzle has been developed for high velocity, precise etching, and patterning on difficult-to-machine materials such as steel alloys. A circular cross-sectional micro-nozzle with a large aspect ratio is proposed, and the flow characteristics and cutting performance are examined precisely by the experiment. Efforts are being made to make machining processes sustainable, productive, and efficient. Here, the Taguchi-grey relational analysis integration approach has been used to analyze the machining parameters such as air pressure, stand-off distance, and abrasive mesh size (AMS). The top hole diameter, bottom hole diameter, material removal rate, and radial overcut are the response variables in this investigation. Analysis of variance (ANOVA) results showed that the AMS was the most efficient parameter, which followed the processing condition on the total input of the multi-purpose function. The reported optimized process parameters are air pressure of 8 bar, stand-off distance of 2 mm, and AMS mix (50%+100%) micron, which significantly affects the top and bottom micro-hole diameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».