Effect of Shear Localization on Surface Residual Stress Distribution in Machining of Waspaloy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the machining of high-strength materials, shear localization in serrated chip formation leads to time-varying thermo-mechanical loads exerted by the cutting tool on the machined surface. This results in periodic changes to surface integrity. This article explains the formation mechanism of machined surface microfeatures and residual stress fluctuations associated with serrated chip formation, based on a finite element model of machining Waspaloy using the coupled Eulerian–Lagrangian method. The model is validated by comparing the simulation results with experimentally measured chip morphologies and machined surface profiles. During machining with a constant chip thickness, the machined surface exhibits a uniformly distributed residual stress pattern along the cutting velocity direction. However, increased cutting velocity and serrated chip formation cause periodic shear bands, leading to time-varying location of the stagnation point on the cutting tool. This results in variations in the workpiece material volume and the thermo-mechanical loads in the plowing region. After machining, the periodical variation in the elastic recovery of the plowed material at the bottom of the cutting tool creates waveforms on the finished surface, accompanied by fluctuations in residual stress at the same frequency as chip serration. The simulations quantitatively determine the normal/shear contact force at the tool-workpiece interfaces to reveal the effect of the time-varying stagnation point location on surface topographies and residual stress distributions.
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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 | 0,001 | 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 ».