Application of a Unified Jacobian—Torsor Model for Tolerance Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Because of uncertainties in manufacturing processes, a mechanical part always shows variations in its geometrical characteristics (ex. form, dimension, orientation and position). Quality then often reflect how well tolerances and hence, functional requirements, are being achieved by the manufacturing processes in the final product. From a design perspective, efficient methods must be made available to compute, from the tolerances on individual parts, the value of the functional requirement on the final assembly. This is known as tolerance analysis. To that end, existing methods, often based on modeling of the open kinematic chains in robotics, are classified as deterministic or statistical. These methods suppose that the assembled parts are not perfect with regard to the nominal geometry and are rigid. The rigidity of the parts implies that the places of contacts are regarded as points. The validation or the determination of a tolerance zone is therefore accomplished by a series of simulation in specific points subjected to assembly constraints. To overcome the limitations and difficulties of point based approaches, the paper proposes the unification of two existing models: the Jacobian’s matrix model, based on the infinitesimal modeling of open kinematic chains in robotics, and the tolerance zone representation model, using small displacement screws and constraints to establish the extreme limits between which points and surfaces can vary. The approach also uses interval algebra as a novel method to take tolerance boundaries into account in tolerance analysis. The approach has been illustrated on a simple two parts assembly, nevertheless demonstrating the capability of the method to handle three-dimensional geometry. The results are then validated geometrically, showing the overall soundness of the approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».