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Enregistrement W4392163008 · doi:10.3390/mi15030315

Experimental Investigation on the Effects of Tool Geometry and Cutting Conditions on Machining Behavior during Edge Finishing of Granite Using Concave and Chamfered Profiling Tools

2024· article· en· W4392163008 sur OpenAlexafffund
Wael Mateur, Victor Songméné, Jules Kouam

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésMachiningEnhanced Data Rates for GSM EvolutionChamfer (geometry)GrindingPolishingMechanical engineeringMaterials scienceEngineering drawingMetallurgyEngineeringGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Granite edge finishing through grinding is a common process in the granite processing industry, crucial for achieving the final desired shape and edge quality of products. This study focuses on the granite industry, specifically delving into the significance of grinding and polishing for improving aesthetics and extending material longevity. The experimental design entails a comprehensive factorial experiment plan involving two workpiece materials (white and black granite samples) and two cutting tool edge shapes (chamfer and concave), each with two grit sizes: G150 and G600. The cutting conditions varied and consisted of variations in spindle speeds (1500, 2500, 3500 rpm), feed rates (500, 1000, 1500 mm/min), and lubrication modes (wet/dry). The results uncover intricate relationships among these parameters and part quality, underscoring the pivotal role of tool geometry in achieving superior surface finishes and in controlling the cutting forces. These findings contribute to a nuanced understanding of the dynamic interplay between tool characteristics, material properties, and machining conditions within the granite industry.

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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,555

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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