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Enregistrement W4361005478 · doi:10.3390/pr11040996

The Influence of Tool Geometry Parameters on Thermo-Mechanical Loads and Residual Stresses Induced by Orthogonal Cutting of AA6061-T6: A Numerical Investigation

2023· article· en· W4361005478 sur OpenAlexaff
Sandrine A. Tcheuhebou Tina, Mahshad Javidikia, Mohammad Jahazi, Victor Songméné

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRake angleMachiningResidual stressEnhanced Data Rates for GSM EvolutionMaterials scienceRADIUSResidualRakeStructural engineeringCutting toolSurface integrityMechanical engineeringGeometryComposite materialEngineeringComputer scienceMetallurgyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The residual stresses state that a mechanical part obtained after machining is a crucial factor that impacts its in-service performance. This stress state is influenced by the thermomechanical loads exerted on the parts during the machining process, which are, in turn, determined by the tool parameters, process, and machining conditions. The aim of the present research was to anticipate how the cutting tool’s edge radius, rake angle, and clearance angle would affect the forces, temperature, and residual stresses induced while orthogonally cutting aluminum AA6061-T6. To achieve this, two-dimensional DEFORM™ software was utilized to develop a finite element model. The residual stresses trend results obtained demonstrated that rake angles of 0° and 17.5–20° values with a small edge radius (5 to 10 µm) and clearance angles of 7 and 17.5° values gave higher compressive stresses. The obtained simulated results were in good agreement with the experiments. The cutting forces, the temperature, and the maximum and minimum machining-induced residual stresses were found to be influenced more by the tool edge radius and the tool rake angle. The influence of the clearance angles on the above-mentioned machining responses was the least. Residual stresses can have a significant impact on the in-service performance of machined parts. The obtained results will help engineers select or design tools that promote a desired surface integrity during machining. This task is not obvious in practice because of difficulties in measuring residual stresses and also because the machining parameters and the tool geometry parameters have different and opposite impacts on thermo-mechanical loads, productivity, and on machining induced residual stresses.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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