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Enregistrement W7117292771 · doi:10.1016/j.powtec.2025.122067

Shadow and contact masks for abrasive slurry jet micro-machining of planar areas with uniform depth

2025· article· en· W7117292771 sur OpenAlexafffund
Majid M. Moghaddam, Marcello Papini

Notice bibliographique

RevuePowder Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAbrasiveJet (fluid)SlurryPlanarErosionEnhanced Data Rates for GSM EvolutionFlow (mathematics)Streamlines, streaklines, and pathlinesShadow (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abrasive slurry jets can be used as cost-effective and versatile means for the controlled depth micro-milling of planar areas. Erosion-resistant masks can be incorporated in the process to mill complex patterns with enhanced precision. However, because of the unpredictable interaction between the jet and mask, an undesirable erosion and mask under-etch can occur in the machined pocket near the mask edges. This paper investigates how mask configuration affects this interaction, and presents a novel method using non-contact shadow masks that virtually eliminates the undesirable effects. A high-pressure slurry jet setup was used to mill square pockets in Al 6061-T6 using both contact and shadow masks made from SS304 of varying thickness and in various configurations. Experimentally validated computational fluid dynamics (CFD) coupled with Lagrangian particle tracing was used to predict the severity of the undesirable erosion as well as its underlying mechanisms in the various scenarios. For contact masks, thicker masks led to more undesirable erosion because of the greater possibility for the flow to separate and recirculate, resulting in a locally high abrasive mass flux near the mask edge. The undesirable effects occurred to a lesser degree when shadow masks were used because there was no such flow separation. Although the flow streamlines compressed near the shadow mask edge yielding a locally high erosive efficacy, this could be mitigated by using a high mask to surface standoff that allowed the jet to spread before striking the surface. With the shadow mask in this configuration, the undesirable erosion was virtually eliminated, allowing for the micro-fabrication of planar areas at a far more uniform depth and reduced under-etch than when using contact masks. • Effect of mask thickness on undesirable erosion in ASJ pocket milling investigated. • A shadow masking technique was introduced for AWJ pocket milling. • Flawless planar areas were fabricated using shadow masking. • A possible mechanism for undesirable erosion in shadow masking was identified.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,495

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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