Piecewise B-Spline Tool Paths With the Arc-Length Parameter and Their Application on High Feed, Accurate CNC Milling of Free-Form Profiles
Notice bibliographique
Résumé
To conduct B-spline curve machining, first, B-spline tool paths with feed rates are planned; and second, the B-spline interpolator generates tool trajectories in real-time based on the paths fed into the computer numerically controlled (CNC) controller. Currently, the paths are often planned geometrically with a nonarc-length parameter. Literally, the interpolator can process B-spline paths with the arc-length parameter well, while it sometimes is challenged to work with the nonarc-length parameterized B-spline paths. As a consequence, it is difficult to ensure high accuracy of the tool trajectories in B-spline machining in terms of their corresponding paths; especially, if the feed is very high, smooth tool kinematics cannot be well maintained. To root out these problems, a new type of tool path—piecewise B-spline tool paths with the arc-length parameter—is first proposed in this work. Given a B-spline path with a nonarc-length parameter, it is accurately converted into a B-spline path with an arc-length parameter before sending it into the CNC controller. Furthermore, if the prescribed feed rate is very high and the arc-length parameterized B-spline path is disqualified, it is split into pieces represented with distinct arc-length parameterized B-spline paths in different feed rates. The main advantage of these piecewise paths is that they can eliminate the problems encountered by the existing B-spline interpolator with input of nonarc-length parameterized B-spline paths. Therefore, the piecewise arc-length parameterized B-spline paths are a genuine solution to high feed-and-accuracy B-spline machining.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».