Optimization of Precision Boring Conditions to Enhance the Surface Integrity of a Landing Gear Component
Notice bibliographique
Résumé
Boring process, also referred to internal turning, is commonly used to machine critical features of landing gear components like struts, brackets, and main cylinders. Over the past years, extensive research efforts have addressed the stability of the process by developing instrumented boring bars and advanced monitoring techniques. However, although the surface integrity characteristics, particularly the residual stresses, are crucial for structural components, it hasn’t been considered and its evolution over the boring conditions still not well understood. Hence, the present paper proposes a comprehensive investigation on the effects of boring conditions on the surface integrity of the aluminum alloy 7175-T74 commonly used in landing gear components. A parametric analysis has shown that lower cutting forces and surface roughness can be achieved using a larger insert nose radius. It was also found that feed rate, cutting speed and depth of cut experienced strong interaction effects with the machining mode (dry/wet) regarding the resultant cutting force and surface roughness. Results have also shown that wet boring conditions generated compressive residual stresses. An optimal boring condition was obtained using Grey relational analysis (GRA) – Taguchi method. Further investigation is required to refine the obtained optimal machining condition by considering the GRA results and the parametric analysis outcomes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».