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Enregistrement W4388698762 · doi:10.1139/tcsme-2023-0066

On modelling the cutting forces and impact resistance of honed milling tools

2023· article· en· W4388698762 sur OpenAlexafffundvenue
Connor Hopkins, Tim Clarke, Nam Nguyen, N.Z. Yussefian, Ali Hosseini

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnhanced Data Rates for GSM EvolutionRADIUSMaterials scienceCrackingMechanical engineeringStructural engineeringEngineeringComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In milling operations, cutting tools are subjected to cyclic thermal and mechanical loads due to their intermittent engagement with the workpiece. As a result, they commonly fail due to edge chipping and thermal cracking, among which the former is directly related to the impact at the entry or exit, respectively, in downmilling or upmilling where the chip thickness is maximum. Among the many design factors that affect the impact resistance of milling tools, cutting-edge radius is one of the most important; however, it is often omitted in classic force models. In this paper, a force model that accounts for the edge radius was developed to predict the milling forces. Five sets of milling inserts with custom-made edge radii ranging from 25 to 45 µm were produced and tested. Test results were used to validate the force model and capture the effects of edge radius on the impact resistance of the prepared inserts. Results showed that increasing the edge radius initially improved the impact resistance and increased the tool life. However, increasing the edge radius beyond a certain threshold was proven to be detrimental since it made the tool blunt and drastically increased the cutting forces.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,300

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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