Parametric optimization in drilling of sisal–glass reinforced epoxy composites using Taguchi grey relational analysis method
Notice bibliographique
Résumé
This research work intends to study the effect of hybridization of glass and sisal fiber, stacking sequence and tensile properties of the composite. The sisal-glass fiber hybrid composites laminates are prepared using reinforced plain woven sisal fabric (unidirectional) and plainwoven glass fabric. In this research study, 27 experiments are conducted as per L27 orthogonal array. Five process parameters are selected and three responses are considered in this work. The drilling of the composite specimen is considered and the drilling process parameters such as speed, feed rate, drill diameter, material thickness, and drill point angle are selected. The responses considered in this work are delamination factor, thrust force, and torque. Taguchi analysis is performed and the response table for means for the responses is determined, and the most influencing parameter in the drilling of the composite specimen is analyzed. The grey relational coefficients are computed and followed with the computation of the grey relational grade. The grey relational grades are calculated for determining the highest contributing parameter in the drilling of the sisal fiber and glass fiber reinforced hybrid composite specimen. The optimum drilling process parameters are ranked and the ranks presented represent the sequence of run resulting in optimum solutions.
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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 | 0,002 |
| 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 ».