The nitriding of iron and steel is of considerable technological importance, because it can make a pronounced improvement in the fatigue, the wear, and the corrosion resistance of these materials. Nitriding on the surface of ferrous alloys results in the formation of a compound layer of γ´-Fe4N1-x and ɛ-Fe3N nitrides or a mixture of γ´ and ɛ with a nitrogen diffusion zone beneath the nitride layer. The broad range of nitride layer properties needed for different applications requires good control of nitriding process [1-3]. In the powder-pack nitriding process, which is similar to the powder-pack carburizing process, samples are placed in an annealing box with a powder mixture that consists of nitrogen-rich material and an activator. The nitriding temperatures are between 723 K and 823 K, a range in which the nitriding potential is a function of the mount of activator used in the powder mixture. The powder-pack method is a low-cost process particularly suited for the formation of uniform nitride layers on structural alloy components with complex shapes and of various sizes [4-5]. In this study, the microstructure of the γ´-Fe4N1-x and ɛ-Fe3N layers formed on an ARMCO pure iron surface have been investigated at different temperatures by the powder-pack process.
La simulación sirve de guía en la toma de decisiones al crear representaciones a diferentes escenarios y lapsos de tiempo en distintas situaciones donde los sistemas se tornan complejos por la gran cantidad de variables que en estos interactúan (Banks et. al., 2005). En nuestros días, la simulación a través de un computador digital ha tenido un papel relevante en la evolución de los sistemas industriales, pero su contribución en este aspecto sería aún más importante conforme se conozcan y utilicen sus técnicas y su filosofía. Gracias al apoyo de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, al Programa de Movilidad Internacional para la Docencia correspondiente al Consorcio de Universidades Mexicanas 2012 y a las facilidades brindadas por la empresa FlexSim Software Products, Inc. se lograron escribir los capítulos 2 y 6 del libro denominado “Los Sistemas Empresariales y la Simulación Discreta con FlexSim”. Por lo que, lo aquí descrito muestra una breve descripción de las etapas de la simulación. Al finalizar la lectura de este documento se espera que el lector pueda tener una idea clara de los pasos necesarios para desarrollar un modelo de simulación dentro de un sistema de producción y a su vez logre un entendimiento general del uso de FlexSim® como herramienta de análisis. El documento contempla una revisión de la literatura, terminología de modelado y simulación, áreas de aplicación y la caracterización de FlexSim® Versión 6.0.2, donde se ilustra claramente la amplia precisión y capacidad de FlexSim® como fuente alternativa de efectividad en la toma de decisiones de las operaciones de un sistema productivo.
Determining the press-fit quality of pieces in advance is of the utmost importance because it enables the reduction of the time that is invested in the process and the prevention of material losses. High predictive accuracy is essential in a classification model; however, several studies have shown that the class category of a new instance may be insufficient information for decision making. To provide additional information to the user, this study presents a novel system that is based on a hybrid model, which, in addition, to using a classifier, extracts a set of class association rules that enable the determination of which patterns influence the new instance to belong to a class category. To select the classifier, the accuracy, recall and F-measure metrics were utilized. The rules were obtained with the Apriori algorithm to show that this knowledge is automatically represented in an ontological scheme with the objective of applying the Pellet reasoner.
La distribución uniforme continua es uno de los modelos más simples en el análisis estadístico pero ha sido la base para desarrollar nuevas familias de distribución. En este trabajo se presentan dos generalizaciones o extensiones de la distribución uniforme continua desarrolladas por Jose y Krishna (2011); Sankaran y Jayakumar (2016), en ambos casos los autores agregaron nuevos parámetros para generar nuevas familias de distribución. Para identificar la flexibilidad de ambas generalizaciones se llevó a cabo una simulación de la función de densidad de probabilidad, de la función de distribución y de la función de tasa de riesgo. Además, los resultados de la simulación fueron comparados con otras funciones de distribución existentes para identificar a que otros modelos se ajustan las dos generalizaciones. Los resultados muestran que las dos generalizaciones tienen comportamientos similares a funciones de distribución Gamma, Beta, Johnson y Pearson.
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