Machining of titanium alloys by using micro abrasive jet machine: an experimental investigation
Notice bibliographique
Résumé
Ceramics, silicon, glass, titanium and nickel alloys, and other difficult-to-cut materials are now widely used in the MEMS, electronic device, and aerospace industries. The increased cost is due to the machining of these materials. One of these materials’ most convenient micromachining technologies is micro abrasive jet machining (MAJM). This method has several distinct advantages, including a small heat-affected zone, low cutting forces, high machining versatility, and high flexibility. Fine abrasive particles (aluminum oxide or silicon carbide) and highly compressed air or gas (helium, nitrogen, or air) are directed on the target surface via a fine nozzle in this machining process. The abrasives exiting the nozzle at high speeds impinge on the target surface, causing material removal due to erosive action. This method had a very high etching rate compared to other micro-fabrication techniques. Furthermore, it does not require a clean room environment, making it particularly appealing for low-cost industrial practices for machining difficult-to-cut materials. This research aimed to create MAJM for difficult-to-machine materials like the titanium alloy (Ti-6Al-4V) plate. The new design and fabrication of the Laval nozzle were first reported in order to increase the machining productivity of micromachining. The circular cross-sectional nozzle was designed for high-speed, precise etching and patterning on difficult-to-machine materials. Using Taguchi’s design of experiment methodology, this study investigates the effect of various parameters such as air pressure, abrasive size, and standoff distance on machining performance. The analysis of variance (ANOVA) method was used to determine the significance of each factor. The developed MAJM experimental setup investigates whether the Laval nozzle reduces the dimensional variation of the machined hole.
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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 ».