Process planning for corner machining based on a looping tool path strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A corner is an elemental machining feature for internal pockets that is difficult to plan and execute. During machining of a corner, there is continuous variation in radial depth of cut and frequent changes in magnitude as well as direction of the feed rate. These result in inconsistent machining leading to machine tool jerk, excessive cutting force, and poor surface finish. In this paper, an integrated process planning approach for optimal corner machining has been proposed that combines the tool path generation and machining parameter selection tasks. As a first step a looping tool path strategy was implemented to progressively remove material in multiple loops in order to keep the radial depth under a permissible limit. The tool path consists of G 1 continuous biarc and arc spline segments which allow a constant feed rate to be held over the entire tool path. The geometries of the corner and cutting tool and the kinematics of the machine tool structure were considered in the calculation of the allowable constant feed rate. In the next step, the machining time was minimized by iteratively adjusting the feed per tooth value under cutting force constraints. The constraint ensured that the tool deflection was always under a tolerance limit. The resulting tool paths for different test cases indicated the ability of the tool path generation strategy to minimize the number of loops. A comparison of the results on machining times based on initial and optimal feed values and their corresponding tool path lengths indicated the potential for the improvement in productivity of corner machining. The proposed integrated approach that combines both geometric and machining parameters can generate more optimal process plans than approaches that consider these parameters separately.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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