Controlled Depth Micro-Milling of Aluminum Oxide Using Abrasive Waterjet Machining to Create Micro-Molds with Free-Standing structures
Notice bibliographique
Résumé
<p>Abrasive waterjet machining has gained popularity due to the many advantages it possesses over conventional machining systems. These include the high achievable tolerance as well as minimal tool wear since it is a non-contact machining method.</p> <p>Previous studies utilized stainless steel masks cut using abrasive waterjet micro-machining (AWJM) together with abrasive slurry jet micro-machining (ASJM) to mill micro-molds in Al6061-T6 for the casting of polymeric microfluidic chips with intersecting micro-channels. However, the deflection of the slurry jet from the mask edge was found to lead to two undesirable effects: a trench along the edges of the raised structures representing the channels, and an undercut of the mask. Both effects were linked to the propensity of ductile materials to erode more rapidly at oblique incidence rather than perpendicular incidence. This thesis investigates the hypothesis that these effects can be greatly reduced by using AWJM to machine the molds into more brittle materials which erode in the opposite fashion, i.e., more rapidly at perpendicular than oblique incidence.</p> <p>To demonstrate this, AWJM was used to machine masks from aluminum oxide and subsequently mill micro-molds with raised intersecting free-standing structures into aluminum oxide substrates. By controlling the process parameters, it was found that for molds of identical depth, the undercut was reduced by five times and the undesirable erosion was reduced by about four-fold when compared to molds machined in Al6061 using the AWJM/ASJM hybrid technique. It was also found that much deeper molds could be made in aluminum oxide, with intersecting raised free-standing structures of up to 435 μm in height while still maintaining an acceptable surface quality, undercut, and undesirable erosion. Finally, since the technique involved only AWJM, it was much more convenient than the previously utilized hybrid AWJM/ASJM.</p>
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».