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Enregistrement W1869606799 · doi:10.5539/mer.v5n2p45

Enhancement of the Capabilities of CNC Machines via the Addition of a New Counter boring Cycle with a Milling Cutter

2015· article· en· W1869606799 sur OpenAlexvenueno aff
Adel T. Abbas

Notice bibliographique

RevueMechanical Engineering Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubroutineNumerical controlTransformation matrixMechanical engineeringCnc millingDrillingMachiningDiagonalEngineering drawingComputer scienceEngineeringAlgorithmGeometryMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The operations of the machine, such as milling or drilling are the processes of shape transformation in which the metal is removed from the material stock to generate a part. The contact amongst the work piece and the generating tool creates substantial force. The study intends to examine and analyze different techniques of the model-based procedure control. Moreover, this research also aims at assessing a feature based approach, i.e., CNC approach. The program of CNC consists of a combination of machine specific instructions and machine specific codes. After reviewing the manuals of all modern CNC units from the different manufacturers, no efficient cycle was found for boring and counter-boring holes using a milling cutter. This research encapsulates the an investigation for the development of general programming algorithm, which is applied for boring or counter-boring many holes of different diameters using only one standard milling cutter. This algorithm has been integrated to produce a user-defined cycle (G888) and a subroutine for boring or counter-boring holes to achieve specific counter-bore diameters with accurate tolerance and good surface finishing. This programming algorithm can be equipped with our user-defined cycle (G881) to enable the machining of many counter-bore holes lying in a straight line (row/column/diagonal) or holes lying in regular or inclined matrix form. The algorithm can also be equipped with the presented user-defined cycle (G890) to machine counter-bore holes that form a circular pattern.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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