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Enregistrement W1979055615 · doi:10.1115/msec2011-50014

Five-Axis CNC Tool Grinding: Part I—Rake Face Grinding

2011· article· en· W1979055615 sur OpenAlexaff
Mahmoud Ali Rababah, Zezhong C. Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrindingRakeGrindRake angleFace (sociological concept)Process (computing)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionConstant (computer programming)Grinding wheelEngineering drawingFluteComputer scienceMechanical engineeringMachiningEngineeringComputer visionAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grinding the helical surfaces in end-mill cutters using two-axis CNC machines is well investigated in literature. However, the grinding wheels do not have explicit geometric representations and the produced helical angles differ from the designed values. Moreover, to the best knowledge of the authors, no reliable and robust algorithm exists to grind generic shape cutters with constant normal rake angles. Thus, the first part of this work introduces a five-axis grinding process that keeps the normal rake angle constant along the rake face. The parameters that affect the shape of the tool flutes are also analyzed and studied in this part. These parameters are then optimized in the second part to obtain optimum wheel shapes grinding the tool flutes along optimum paths. Overall, the grinding process proposed grinds the tool flutes with close matching to the designed ones and replaces the complex wheel shapes commonly used by simple prismatic ones.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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