Structure design and service performance of bionic conical pick
Notice bibliographique
Résumé
Heavy equipment such as continuous mining machines and shearers are widely used in coal mining projects, and conical picks are essential cutting tools. During the cutting process, different conical pick structures can have significant impacts on the cutting performance of the equipment, and the wear resistance of the conical picks will directly affect the efficiency and reliability of the equipment. In this paper, a bionic dimple-structured conical pick is designed, and a mathematical model of the dimple structure is established. The cutting performance, self-rotation performance, and wear resistance of dimple-type picks (DTPs) and ordinary-type picks (OTPs) are studied using the discrete element software EDEM and the dynamic analysis software ADAMS. The results show that during the cutting process, the trend of rotational torque over time for both types of conical picks first increases and then decreases, with the maximum rotational torque of DTP being greater than that of OTP, indicating that the self-rotation performance of DTP is superior to OTP. Compared with OTP, DTP exhibits a smaller total wear amount and better wear resistance performance. When comparing end plates equipped with DTP to those with OTP, the end plates with DTP have a smaller load fluctuation coefficient, lower cutting resistance, lower specific energy consumption for cutting, and greater total coal mass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».