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Enregistrement W4391130395 · doi:10.3390/applmech5010004

Continuous Feed Grinding Milling Process of Soda-Lime Glass Using Smoothed-Particle Hydrodynamics

2024· article· en· W4391130395 sur OpenAlexaff
Joshua Alamo, Jameson Pitcheralle, Craig G. Merrett, Michael C.F. Bazzocchi, Marcias Martinez

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrindingSoda-lime glassMaterials scienceProcess (computing)Particle (ecology)Smoothed-particle hydrodynamicsMetallurgyLimeParticle sizeProcess engineeringComposite materialEngineeringComputer scienceGeologyChemical engineeringPhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A smoothed-particle hydrodynamics (SPH) modeling technique was applied in conjunction with the Johnson–Holmquist (JH-2) ceramic material constitutive model to replicate the fracture of soda-lime glass in a milling manufacturing process. Four-point bending tests were conducted to validate the soda-lime glass bulk material properties prior to its implementation in ABAQUS CAE™ Explicit (Version 2017). The JH-2 material constitutive model replicated the fracture load and time to fracture for the four-point bending load cases as per ASTM C158. This study showed how SPH in combination with a validated JH-2 material model in a milling process simulation was able to replicate the output size distribution at 5000 and 6500 revolutions per minute (RPM). For operations at 3000 RPM or lower, it was shown that it is necessary to include additional effects in the model, such as fluid–structure interactions, to improve the correlation with the experimental data. The SPH model was validated through an experimental campaign using high-speed cameras and a particle Camsizer. The experimental results clearly indicate a direct relation between the mill’s RPM and the output particle size distribution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations0
Publié2024
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