Cutting Tools Wear in Soft Ground Tunneling: Field and Experimental Insights
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 15، شماره: 3
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 27
فایل این مقاله در 27 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-15-3_017
تاریخ نمایه سازی: 23 خرداد 1403
چکیده مقاله:
This study is an attempt to design and manufacture a tunnel boring machine (TBM) simulator to better understand the interaction between soil and cutting tools, due to the lack of an accepted method for this issue. In this paper, Sahand Soil Abrasion Test (SSAT) is introduced, which is built by the Sahand University of Technology. The experimental and real results of tool wear are presented. The results firstly demonstrate that the cutting tools wear in the coarse-grained soils can be less than in the fine-grained ones in the real conditions. However, in the soils with fine grains higher than ۱۰%, the wear of cuttings tools increase in the laboratory condition when grading parameters increase. In soils with fine grains less than ۱۰%, the wear of tools decreases by increasing the grading parameters. Also the results reveal that the coefficient of gradation depend on the amount of silt and clay in the soil samples. The investigations show that sorting is another good criterion for investigating the power of soil abrasively. Furthermore, it indicates that the cutting tools wear increases when the moisture content of the soil structure in the dense condition approaches the optimal moisture content. Finally, the results indicate that the wear and torque of the cutterhead could be reduced by ۵۸% and ۳۴%, respectively, when the excavated materials have the appropriate conditioning.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sadegh Amoun
Faculty of mining engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
Hamid Chakeri
Faculty of mining engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :