Pengaruh Kedalaman Pemakanan dan Feedrate pada Mesin Frais Terhadap Hasil Getaran dan Kekasaran Permukaan
Bibliographic record
Abstract
Proses permesinan dengan mesin frais merupakan salah satu metode utama dalam industri manufaktur untuk menghasilkan komponen dengan bentuk kompleks dan akurasi tinggi. Kualitas hasil pemotongan sangat dipengaruhi oleh parameter permesinan, terutama kedalaman pemakanan dan kecepatan pemakanan (feedrate). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kedalaman pemakanan dan feedrate terhadap getaran serta kekasaran permukaan dalam proses permesinan menggunakan mesin frais. Material benda kerja yang digunakan adalah baja karbon rendah ST42. Parameter permesinan yang divariasikan meliputi kecepatan pemakanan sebesar 16 mm/min, 21 mm/min, dan 41 mm/min, serta kedalaman pemakanan 1 mm dan 2 mm. Pengukuran getaran dilakukan menggunakan Lutron VT-8204 dan kekasaran permukaan dianalisis menggunakan Mitutoyo SJ-310. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan kecepatan pemotongan pada kedalaman pemakanan 1 mm menyebabkan peningkatan kekasaran permukaan, dengan nilai tertinggi sebesar 6.46 µm. Sebaliknya, pada kedalaman pemakanan 2 mm, peningkatan kecepatan pemotongan cenderung menurunkan kekasaran permukaan, dengan nilai terendah 2.68 µm pada kecepatan potong 41 mm/min. Getaran terbesar terjadi pada kecepatan pemotongan tertinggi, sementara pada beberapa kondisi, variasi getaran tidak signifikan.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".