Erosion and Roughness Modeling in Abrasive Jet Micro-machining of Brittle Materials
Notice bibliographique
Résumé
The effect of particle size, velocity, and angle of attack was investigated on the roughness and erosion rate of unmasked channels machined in borosilicate glass using abrasive jet micro-machining (AJM). Single impact experiments were conducted to quantify the damage due to the individual alumina particles. Based on these observations, an analytical model from the literature was modified and used to predict the roughness and erosion rate. \nA numerical model was then developed to simulate the brittle erosion process leading to the creation of unmasked channels as a function of particle size, velocity, dose, impact angle and target material properties. For the first time, erosion was simulated using models of two damage mechanisms: crater removal due to the formation and growth of lateral cracks, and edge chipping. Accuracy was further enhanced by simulating the actual relationship between particle size, velocity and radial location within the jet using distributions measured with high-speed laser shadowgraphy. \nThe process of post-blasting AJM channels with abrasive particles at a relatively low kinetic energy was also investigated in the present work by measuring the roughness reduction of a reference unmasked channel in borosilicate glass as a function of post-blasting particle size, velocity, dose, and impact angle. The numerical model was modified and used to simulate the post-blasting process leading to the creation of smooth channels as a function of particle size, velocity, dose, impact angle, and target material properties. \nFinally, the effect of alumina particle kinetic energy and jet impact angle on the roughness and erosion rate of channels machined in borosilicate glass using abrasive slurry jet micro-machining (ASJM) was investigated. The analytical and numerical models derived for AJM, were found to predict reasonably well the roughness and the erosion rate of ASJM channels, despite the large differences in the fluid media, flow patterns, and particle trajectories in AJM and ASJM.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».