MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386728012 · doi:10.18280/rcma.330405

Effect of Milling Parameters on Surface Characteristics and Mechanical Properties of Presintered Zirconia Ceramic

2023· article· fr· W4386728012 sur OpenAlexvenueno aff
Murtadha S. Alsafi, Iman J. Abed

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCubic zirconiaMaterials scienceCeramicComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research, a computer with integrated software connected to a Computer Numerical Control (CNC) milling machine was used to machine presintered Aconia zirconia samples as per the ASTMC1161-13 standard.The aim was to improve the surface characteristics and mechanical properties of presintered zirconia ceramic by varying cutting conditions such as depth of cut (0.1, 0.3, and 0.5 mm), rotational speed (6000, 9000, and 12000 rpm), and tool diameter (1.5 and 2.5 mm).Before sintering, using a bur diameter of 2.5 mm yielded the lowest roughness value of 0.76 µm at 9000 rpm with a depth of 0.1 mm.The surface roughness decreased as the cutting speed increased and cutting depth decreased.After sintering at 1500℃ for 2 hours at a rate of 8℃/min, the maximum hardness value of 1458.73HV was obtained at 6000 rpm using a bur diameter of 2.5 mm.The highest flexural strength value of 566.67 MPa was obtained at a rotational speed of 6000 rpm, depth of cut of 0.1 mm, and tool diameter of 1.5 mm.The highest surface fracture toughness value of 414.94 MPa/mm 2 was obtained at a rotational speed of 12000 rpm, depth of cut of 0.5 mm, and tool diameter of 2.5 mm.Additionally, the use of high cutting speed during the milling processes reduced the mechanical properties of the Aconia zirconia, such as flexural strength and microhardness, when using a tool diameter of 1.5 mm.However, these mechanical properties increased when using a tool diameter of 2.5 mm.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue des composites et des matériaux avancésMême sujetAdditive Manufacturing and 3D Printing TechnologiesTravaux en français237 207