Alternativa tecnológica para diminuir a abundância de fluidos de corte na retificação cilíndrica externa de mergulho de aços endurecidos
Bibliographic record
Abstract
Atualmente, as empresas estão buscando produzir de forma sustentável. Dessa forma, na indústria metal mecânica, o uso de fluidos de corte em abundância está sendo fortemente substituido por métodos que diminuem o uso desses fluidos. Nesse contexto, há a mínima quantidade de lubrificante, MQL. Apesar de usar uma quantidade mínima de fluido de corte, não apresenta bom desempenho, em termos da qualidade final do produto e vida da ferramenta, devido ao empastamento do rebolo, quando se reduz a quantidade de fluido de corte. Assim, neste trabalho, utilizou-se um sistema de limpeza da superfície de corte do rebolo para eliminar seu empastamento e, com isso, tornar o MQL mais acessível tecnologicamente. Para tal, analisaram-se a qualidade do produto e vida da ferramenta. Concluiu-se que a adição do sistema de limpeza, além de diminuir a quantidade de fluido usada, otimiza os resultados de qualidade superficial do produto e preservação da vida da ferramenta, os quais ficaram melhores, com relação ao uso do fluido de corte em abundância. Dessa forma, é possível diminuir a quantidade de fluido de corte, por meio do MQL mais limpeza, mas esse fato não deve ser generalizado, pois cada material usinado é um caso particular. Palavras-chave: retificação; MQL; meio-ambiente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".