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Enregistrement W4312125365 · doi:10.3390/f13122126

Cutting Force and Surface Roughness during Straight-Tooth Milling of Walnut Wood

2022· article· en· W4312125365 sur OpenAlexaff
Shangsong Jiang, Dietrich Buck, Qi Tang, Guan Jun, Zhanwen Wu, Xiaolei Guo, Zhaolong Zhu, Xiaodong Wang

Notice bibliographique

RevueForests · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesQinglan Project of Jiangsu Province of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRake angleSurface roughnessMachinabilityMaterials scienceJuglansSurface finishMachiningJuglandaceaeRakeComposite materialMechanical engineeringMetallurgyEngineeringBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walnut (Juglans regia L.) is widely used in wood furnishings, and machinability is a key factor for improving product quality and enterprise benefits. This work focused on the influence of the rake angle, depth of cut, and cutting speed on the cutting force and machined surface roughness during the straight-tooth milling of walnut. On the basis of the experimental findings, a mathematical model was created using a response surface methodology to determine the relationship between the cutting force and the cutting conditions, as well as the relationship between the surface roughness and the cutting conditions. Variance analysis was used to study the significant contributions of the interactions of various factors and two-level interactions to the cutting force and surface roughness. The optimized combination of milling conditions, resulting in lowest cutting force and surface roughness, was determined to be a rake angle of 5°, a depth of cut of 0.6 mm, and a cutting speed of 45 m/s.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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