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Enregistrement W4411568231 · doi:10.3390/lubricants13070278

A New Sustainable Approach to Enhancing the Subtractive Process in the Additive–Subtractive Hybrid Manufacturing of AISI H13 Dry Machining

2025· article· en· W4411568231 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueLubricants · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSubtractive colorMachiningProcess (computing)Process engineeringManufacturing engineeringMaterials scienceMetallurgyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In additive–subtractive hybrid manufacturing (ASHM), machining and additive processes are combined in a single operation to merge the benefits of both. This method faces challenges, especially during the machining steps. Parts made through additive manufacturing often have low machinability due to factors like residual stresses and fine, hard microstructures. In ASHM, intermediate heat treatments are not possible, leading to the increased hardness of the printed material. Cutting fluids, typically used to reduce temperature and friction, can contaminate the build environment and impair layer adhesion; therefore, they are not recommended in ASHM. This study investigates soft metallic lubricant coatings in ASHM as substitutes for conventional fluid lubricants during dry machining. The coatings form a lubricating layer between the tool and workpiece, providing an alternative to cutting fluids. This research evaluates their effectiveness in improving the surface integrity of additively manufactured parts and supporting dry machining. The results of our research show a 65% reduction in force, a 50% reduction in tool wear, and a reduction in microstructural changes during machining while maintaining dry machining.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,816

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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