MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1981356886 · doi:10.1016/j.procir.2013.09.036

Study of Workpiece Temperature Distribution in the Contact Zone during Robotic Grinding Process Using Finite Element Analysis

2013· article· en· W1981356886 sur OpenAlexafffund
Amir Masoud Tahvilian, Henri Champliaud, Zhaoheng Liu, Bruce Hazel

Notice bibliographique

RevueProcedia CIRP · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensHydro-QuébecÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGrindingFinite element methodMaterials scienceMechanical engineeringMachiningHeat generationThermalProcess (computing)StiffnessSurface integrityChip formationTool wearStructural engineeringEngineeringComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grinding is traditionally categorized as a finishing process in manufacturing. However, more recently it has been used as a machining process as well. Temperature distribution is crucial for investigation of thermal softening effects in the material removal process and thermal damages on the surface of workpiece. One important aspect to be considered in thermal simulations of robotic grinding is the dynamic behavior of the robot which can have significant influences on the process, especially in those performed with low stiffness robots. Most of the earlier thermal simulations of grinding processes are based on a simplified heat sourc e function representing the grinding wheel effect. In this study, heat generation due to a robotic grinding operation is distributed based on the local chip thickness and friction effect over the corresponding contact zone at the workpiece interface. The calculation of the chip thickness is based on a wear model of the grinding wheel in accordance with an impact-cutting behavior, observed with a high speed camera in our laboratory. Temperature distribution in the workpiece is simulated with a 3D transient thermal finite element (FE) code. Special attention is given to consider the dynamic effect of impact-cutting on the process which is caused by the high rotational speed of the wheel and low stiffness of the robot as a tool holder. Element deletion technique is used to represent the material removed from the workpiece and a well known model of the energy partition ratio is used and modified for the amount of energy entering into the workpiece. Grinding experiments conducted with a flexible robot showed a good agreement among simulation results and measured temperatures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProcedia CIRPMême sujetAdvanced Surface Polishing TechniquesTravaux en français237 207