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Enregistrement W4414978216 · doi:10.1016/j.precisioneng.2025.10.007

Modeling abrasive slurry jet machined micro-channel topography on curved surfaces

2025· article· en· W4414978216 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

RevuePrecision Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNozzleSlurryComputational fluid dynamicsAbrasiveParticle (ecology)CurvatureRodMachining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling the abrasive slurry jet micro-machining (ASJM) process can provide a better understanding of the physics of the process so that the machined geometry can be better controlled. Previous models have been developed to analyze the evolution of the machined geometry for surfaces that are initially flat. The surface evolution of initially convex surfaces machined using ASJM is more complex, and has never been attempted, despite possible applications for microchannels on rods in biomedical and other applications. This paper uses computational fluid dynamics (CFD) to model the evolving topography of straight, axial, micro-channels on 304 SS rods subjected to multi-pass ASJM at 3 different standoff distances (SOD) using a garnet particle aqueous slurry. It was found that the point-particle assumption of most CFD codes introduced an error in the location and impact angles of particle strikes that strongly affected the predicted topography. Correcting for this error, and calibrating the model based on the depth of the first pass profile allowed the channel profiles for up to 8 nozzle passes to be predicted to within 5.3% of those measured at all SODs. The differences between machining rods and flat plates at various SODs were discussed and explained using the CFD analysis and particle tracking. It was shown how the initial surface curvature and the upstream particle and fluid velocity distributions at different SODs affected the resulting stagnation zones. These factors affected the locations of both the initial particle strikes, and the secondary impacts due to the secondary slurry flow within the eroded feature. The secondary strikes were sensitive to ratio of the jet footprint to the surface curvature. The low velocity particles were found to be responsible for widening the channel while those with high velocity deepen the channel. In summary, this paper shows for the first time that a numerical framework can be used to predict the surface evolution of straight channels machined using ASJM on curved surfaces. It successfully predicted the channel depth, the width, and the geometry and provided a comprehensive understanding of the flow and process mechanics. • Novel CFD-based model accurately predicts channel surface evolution on curved surfaces. • Secondary impacts affect channel shape evolution on curved surfaces more than flat. • Occurrence of secondary impacts strongly depends on ratio of curvature to SOD. • Novel correction for finite particle geometry to predict channel shape on convex surfaces. • Low-energy particles widen channels; high-energy particles deepen channels.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,881

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
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