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Enregistrement W7081972899 · doi:10.11159/icmie25.195

Effect of Electrochemical Machining Time on Burr Removal Efficiency under Constant Electrolyte and Electrical Conditions

2025· article· en· W7081972899 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiningElectrochemical machiningElectrolyteConstant (computer programming)Reduction (mathematics)Electrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemical machining has become the preferred precise deburring method for injector components with complex geometries that were machined by conventional techniques.However, the effect of machining time on deburring performance under fixed process conditions is still insufficiently explored in the literature.This study quantitatively evaluates the deburring efficiency of two exposure times-6 s and 12 s-while all electrical and electrolyte parameters are kept constant (80 A, 40 V, 125 mS cm⁻¹ NaNO₃, pH 7.6, 22 °C, 85 L h⁻¹).Ten specimens made of X4CrNiMo16-5-1 stainless steel (five per time level) were processed, and the outcomes were analysed by digital microscopy and high-precision weighing.Extending the machining time from 6 s to 12 s increased total mass removal (mean Δm: 0.0044 g → 0.0060 g) and produced a statistically significant reduction in burr area (55 % vs 146 %; p = 0.023).Conversely, the instantaneous material-removal rate decreased slightly (0.60 g s⁻¹ → 0.49 g s⁻¹).Short-duration runs exhibited high variability, including occasional burr growth-whereas longer exposures yielded more consistent and reliable results.These findings reveal a clear time-efficiency trade-off in electrochemical machining: moderate machining intervals strike an optimal balance between quality and productivity.The results provide a quantitative foundation for adaptive control strategies, cathode-design improvements, and simulation-based optimization in precision deburring applications.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,199 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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