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Enregistrement W4401525675 · doi:10.1504/ijat.2024.10065935

Effects of Tool Geometry and Fluid on the Surface Morphology and Integrity in Scratching TiMMCs

2024· article· en· W4401525675 sur OpenAlexaff
Marek Balazinski, Luc Baron, Zhongde Shi, Cécile Escaich

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Abrasive Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScratchingMaterials scienceMorphology (biology)GeometrySurface (topology)Composite materialSurface integrityGeologyMathematicsSurface roughness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental study is reported on the surface morphology and integrity in scratching of TiMMCs. The objective is to simulate the cutting of TiMMCs by individual grains in grinding operations. The results can also be utilised to understand the resistance to abrasion and wear of the materials. Experiments were performed at a fixed scratching speed vs = 20 m/s, and given depths of scratching ranging from 0.004 to 0.024 mm. Scratching tools with round and conical tips were selected for the tests with and without grinding fluid. Microscopic observations of the tool tips and the scratches were conducted. It was revealed that ploughing of the matrix and the re-deposition of the matrix on the scratched surface led to the mixing of the matrix with broken TiC particles. The use of grinding fluid influenced the TiC removal mechanisms in terms of 'comet tail' phenomenon and different severities of the particle breakage. The depth of scratch had a greater effect on the cupules formation. Comparison of the bottom of the scratches and the ground surfaces showed that the wheel wear had significant effects on the ground surface morphology and integrity. No evidence of whole particle dislodgements was observed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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