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Enregistrement W4407367720 · doi:10.1016/j.wear.2025.205855

On the tribological and thermal aspects of cryogenic machining of Inconel 718 and their effects on surface integrity

2025· article· en· W4407367720 sur OpenAlexafffund
A. Damir, Bin Shi, Ahmed Elsayed, Jimmy Thelin, Rachid M’Saoubi, Helmi Attia

Notice bibliographique

RevueWear · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensMcGill UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésInconelSurface integrityMaterials scienceTribologyMachiningCryogenic temperatureMetallurgyCryogenic treatmentThermalForensic engineeringMechanical engineeringComposite materialEngineeringThermodynamicsMicrostructureAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current trends aim at improving the surface integrity of aerospace Ni-based superalloys by reducing the temperature rise in the cutting zone in order to minimize tool wear, as well as reducing the thermally induced tensile residual stresses on the machined surface. The manufacturing industry is also driven by developing high performance sustainable machining processes. Cryogenic machining (CM) using Liquid Nitrogen (LN2) has recently gained interest and momentum as a clean and economical cooling technique, especially for applications involving aggressive metal removal of hard-to-cut materials. This research aims at understanding the physical, thermal and tribological aspects of LN2 cryogenic machining and optimizing the machining process based on computational fluid dynamics CFD analysis results. Experimental investigation of the turning operation of Inconel 718 (IN718) were carried out at different LN2 delivery configurations and compared to high pressure coolant (HPC) and flood cooling. The effect of the cooling strategy on the machining performance was evaluated in terms of tool wear, friction at the tool-chip interface and surface integrity of machined parts. Progressive tool wear tests showed a 20 % reduction in tool wear compared to high pressure cooling. This can be attributed to the effective penetration of LN2 to the cutting area (tool-chip contact interface, and the cutting edge), which leads to improve the cooling and lubrication capacity of the LN2 jet. Residual stresses measurement in the subsurface layer of machined parts showed that a tensile residual stress of 50 MPa at the surface was obtained for flood cooling, due to the high cutting temperature. On the other hand, cryogenic cooling produced compressive residual stresses of up to 600 MPa at the surface, which are very beneficial for the part quality and fatigue life.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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