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Enregistrement W4387088146 · doi:10.1115/ht2023-107822

Improving the Accuracy of Experimentally Inferred Heat Transfer Coefficients for Hot Stamping

2023· article· en· W4387088146 sur OpenAlexaff
Arpan R. Singh, Cliff Butcher, Kyle J. Daun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlankHot stampingThermocoupleQuenching (fluorescence)StampingHeat transfer coefficientDie (integrated circuit)Temperature measurementMaterials scienceHeat transferAutomotive industryThermal conductionInverseMechanical engineeringMechanicsComposite materialThermodynamicsEngineeringOpticsMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hot stamping of ultra-high strength automotive parts requires accurate knowledge of the heat transfer coefficient (HTC) between the blank and tool, since this parameter governs the quenching rate, which, in turn, determines the strength and hardness of the formed part. Inverse heat conduction analysis of subsurface temperature measurements within the die, coupled with temperature measurements made on the blank, appears to be an effective way to infer the HTC, but the ill-posed aspect of this inverse problem sensitizes the HTC to small experimental artifacts. This paper examines how thermocouple installation in the blank and the die can bias the inferred HTC, and suggests techniques that may be used to obtain a reliable HTC estimate.

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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,259

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 savante0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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