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Enregistrement W7037467411

Enhancing Additive-Subtractive Hybrid Manufacturing: Addressing the Lubrication Challenge in the Subtractive Process for Improving the Surface Integrity of AISI H13

2024· dissertation· en· W7037467411 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMachiningLubricantMachinabilityCoolantLubricationSurface integrityCoating
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a type of steel with notable resistance to thermal fatigue, cracking, and abrasion, AISI H13, is known for its machining ease, high hardness, and consistent heat treatment response. These qualities make AISI H13 a preferred choice for fabricating dies, moulds, and tools exposed to high temperatures, rendering it popular in metalworking. Enhanced cooling technology in die and casting moulds necessitates intricate geometries achievable through additive manufacturing (AM). To further advance part complexity and surface finish in inaccessible regions, the industry is increasingly adopting additive-subtractive hybrid manufacturing (ASHM), showing promising growth. There are, however, some concerns associated with this process, especially with the subtraction part, which is done through machining. These include the low machinability of the workpiece due to the higher hardness of additively manufactured parts compared to conventional methods. These issues are more pronounced in ASHM processes because liquid coolants or lubricants cannot be easily used, nor can the parts be heat-treated before machining. As a first step in this study, we performed a comprehensive literature review on solid lubricants used in machining so far. Their effectiveness, mechanisms, challenges, and recent developments were discussed in detail. The main purpose of this study was to introduce and investigate the effectiveness of our novel metallic solid lubricant coating for machining of AISI H13 additive manufactured parts in ASHM processes. Since the goal of this study was to mimic the ASHM process, the lubricant coating was used in dry machining, without the application of any liquid lubricant or coolant. Moreover, the workpiece was not heat treated and the tests were performed on an as-built additively manufactured AISI H13 part. A detailed study was performed to assess the impact of these lubricant coatings on AISI H13 surface integrity. The findings showed that the soft metallic lubricant coating considerably reduced the machining force and improved the surface roughness subsurface properties of the part. This method proved to be an effective solution for avoiding lubricants in ASHM processes, while significantly improving the machinability of AISI H13 parts in ASHM processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,221 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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