COMPARISON OF THE PERFORMANCE OF INDIRECT EVALUATION OF FLANK WEAR FOR TURNING INCONEL-718 USING THE PROCESSED IMAGE AND ACOUSTIC WAVES
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the tool wear for turning Inconel-718 using the titanium nitride carbide tool inserts. This research work aims to compare the performance of processed images and acoustic waves used as an indirect technique for evaluating tool wear. The work targets to capture the tool wear and tool image after turning and acoustic wave during turning for each experimental run. The pixel area of the processed picture, the root-mean-square (RMS) of the acoustic wave, and the microscope tool wear of the tool maker were taken into consideration as output parameters for the change of operational parameters including feed, speed, and depth of cut. The performance of wear, pixel area, and RMS was compared using the Box Behnken method. Further, the correlation between the performance of tool wear, image processed pixel area, and RMS for the variation in input variable was obtained from interaction and main effects plots. The results demonstrated that at lower speeds (280[Formula: see text]rpm), lower feed rates (0.04[Formula: see text]mm/rev), and medium depth of cut (0.2[Formula: see text]mm), there was less wear, pixel area, and RMS. Wear, pixel area, and RMS have all decreased as a result of the tool and workpiece having less surface friction due to the reduced speed, feed, and medium depth of cut. From the analysis, it was also clear that the indirect evaluation of the wear can be successfully carried out using digital image pixel area and acoustic wave RMS for turning Inconel-718 using a titanium nitride-coated carbide tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».