Study of Workpiece Temperature Distribution in the Contact Zone during Robotic Grinding Process Using Finite Element Analysis
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
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle