Influence of different machining methods on the surface roughness of TC4: dry milling, water-based fluid wet milling, and foam spray milling
Notice bibliographique
Résumé
The surface quality of workpieces is influenced by various factors, including processing parameters, processing techniques, cutting force, and cutting vibration. Many researchers have studied wet cutting to minimize milling forces and vibrations. We explore a high-density water-based foam milling method. By this method the foam is sprayed onto the surface area of tool and workpiece to absorb vibration energy. Firstly, a milling test system was established to conduct tests on TC4 titanium alloy under three different machining conditions (dry milling, water-based fluid wet milling, and foam spray milling), and the three-dimensional (3D) milling forces and milling vibrations were simultaneously recorded during the milling process, and the workpiece’s surface roughness was measured using a contact roughness measuring instrument. Then principal component analysis method was performed on the 3D milling forces and vibrations to obtain dimensionality-reduced feature values. Subsequently, multi-feature combination prediction models of surface roughness corresponding to the three machining conditions were developed using particle swarm optimization and a generalized regression neural network. Finally, the developed prediction models were compared and analyzed. The research results indicate that high-density water-based foam spray milling can effectively reduce the milling force by 70% and the milling vibration by 85% at most. Foam spray milling reduces the average roughness by up to 49%. The roughness prediction accuracy reaches 95.43%, with an error of less than 0.054 µm.
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 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 ».