Forças de corte ortogonal 90-90 em três espécies de madeira de eucalipto do estado de São Paulo
Bibliographic record
Abstract
No projeto de ferramentas de corte e potência de máquinas que compõem uma serraria, a força de corte ortogonal é o principal parâmetro utilizado. Estas forças variam em função da espécie, das condições da madeira a ser usinada (densidade, teor de umidade e orientação das fibras), da geometria da ferramenta (afiação, ângulo de cunha, espessura e largura da lâmina) e das condições de usinagem (ângulo de ataque, velocidade de avanço, velocidade de corte, espessura e largura de corte). O corte 90-90 é de extrema importância, pois é muito utilizado no processamento primário da madeira. As espécies de reflorestamento, em especial as de eucalipto, vêm assumindo, dia-a-dia, significativa importância no mercado nacional e de exportação. Este trabalho apresenta resultados de ensaios de corte ortogonal 90-90, realizado utilizando-se corpos de prova de Eucalyptus das espécies citriodora, saligna e grandis. Os resultados mostram a influência dos parâmetros de usinagem adotados nas forças de corte e indicam a importância do seu conhecimento para a otimização dos processos de desdobro da madeira.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".