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Enregistrement W4312500457 · doi:10.1115/msec2022-85645

Analysis of the Unique Mechanics of Shear Localization in Metal Cutting Processes

2022· article· en· W4312500457 sur OpenAlexaff
Mohammadreza Fazlali, Mauricio Ponga, Xiaoliang Jin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh-Velocity Impact and Material Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdiabatic shear bandMaterials scienceShear (geology)Shear bandBrittlenessCritical resolved shear stressMechanicsShear rateShear stressComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent experimental observations show that the frequency of stress and temperature fluctuations on the cutting tool’s rake face and the frequency of residual stress fluctuation at the finished surface of the workpiece are equal to the shear band formation’s frequency. In this article, new experimental observations of the shear band formation in cutting processes are presented. Then, the spacing between neighboring shear bands (which determines the shear band formation’s frequency) is obtained from different theoretical methods and compared with the experimental results. It is shown that the shear band spacing in cutting processes cannot be obtained from the theories developed in other dynamic deformation applications, including dynamic compression and torsion tests and ballistic impacts, due to the unique mechanics of cutting. In addition, we show that due to the intense plastic deformation in the primary deformation zone, the cooling rate of the shear band formed during cutting processes is considerably higher than the workshop cooling rates (6.85 × 108 K·s−1 for the cutting speed of 60 m·min−1 compared to 50 K·s−1 - 2 × 104 K·s−1 for workshop cooling rate of Ti-6Al-4V). The rapid cooling rate indicates the considerable amount of heat transferred into the cutting tool and explains the ductile to brittle transition in the fracture mechanism of shear band formation in cutting processes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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