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Enregistrement W4377019299 · doi:10.1088/1757-899x/1281/1/012023

Arc length behaviour and voltage predictions for GMAW-Sp aluminum procedures in the Lincoln Procedure Hand Book

2023· article· en· W4377019299 sur OpenAlexaff
Jose Rocha, Patricio F. Méndez

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoltageGas metal arc weldingWeldingArc (geometry)MechanicsArc lengthMaterials scienceElectrical engineeringCathodeElectrodeAnodeMetallurgyMechanical engineeringChemistryArc weldingEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heat input is a key component of a welding procedure, which is dependent on the several fall voltages composing a total voltage loss. As current practice is primarily reliant on trial and error to determine voltage settings for a desired heat input, a means to understand and predict the voltage loss is of interest to welding engineers. Voltage, amperage, and arc length measurements using ER4043 1.2 mm at varying voltages were used to break down fall voltage constituents for a given weld with GMAW-Sp. Arc length was defined as the distance from the weld pool to the point where the metal vapour and ionized gas boundary attach to the consumable, and measured over 5 droplet cycles to obtain a time average. Aluminum procedures in the Lincoln Procedure Hand Book (LPHB) with 1.2, 1.6, and 2.4 mm consumables were analyzed to predict the individual fall voltage constituents using experimental results. Expected arc lengths ranged from 13-26 mm depending on voltage prescribed in the procedure, and agreed with comparative experiments. Combined anode/cathode, and the arc column were major contributors to overall fall voltage with 64±3%, and 34±3%, respectively. Contact tip, electrode extension, and lead cables were minor contributors, each contributing less than 1.2% to the overall voltage loss.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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