Application of picosecond laser for polishing of AISI H13 tool steel sample prepared by micro milling
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the applicability of picosecond laser (ps) in laser micro polishing (LμP) of AISI H13 tool steel. The melting regime associated with this process was determined experimentally through the variation of the focal offset in order to attain a desired fluence level. To ensure the consistency and certainty of initial surface geometry, the surface was prepared through a micro milling operation with a step-over of 50 μm and scallop height of 2 μm. The LμP experiments were performed at 5 different fluence levels of the melting regime obtained through setting of the focal point at 5 different distances. The polishing performance was evaluated based on the distribution of line profiling average surface roughness (Ra) at various spatial wavelength intervals. Additional statistical metrics such as material ratio function and power spectral density function were also determined in order to establish the process parameters associated with best achievable surface finish. Finally, as a demonstration of the applicability of ps LμP process, a flat micro milled area was polished using optimum process parameters. This operation yielded in 68% surface quality improvement as quantified through the reduction of the areal topography surface roughness (Sa) from 0.53 urn to 0.17 μm.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».