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Enregistrement W1985928065 · doi:10.1115/1.4023271

An Automated and Accurate CNC Programming Approach to Five-Axis Flute Grinding of Cylindrical End-Mills Using the Direct Method

2013· article· en· W1985928065 sur OpenAlexaff
Mahmoud Ali Rababah, Zezhong C. Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrindingRake angleRakeEnhanced Data Rates for GSM EvolutionComputer scienceGrinding wheelRADIUSMechanical engineeringNumerical controlEnd millRigidity (electromagnetism)Engineering drawingEngineeringStructural engineeringMachiningComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In solid carbide end-mills, the flutes significantly affect the tool's cutting performance and life, and the core radius mainly affects the tool's rigidity. The current CNC programming techniques can correctly determine the orientation of the wheel so that it grinds the rake face with the specified rake angle; however, it cannot accurately determine the wheel location for the direct method and, consequently, the desired core radius is not guaranteed. To address this problem, a new CNC programming approach is proposed to accurately calculate the wheel orientation and location (WOL) in 5-axis grinding of the cylindrical end-mill flutes. In this work, a new concept of 5-axis CNC grinding—effective grinding edge (EGE)—is first proposed to represent the instantaneous grinding edge of the wheel, and the parametric equations of the effective grinding edge are formulated. The wheel orientation and location in 5-axis flute grinding are calculated automatically and accurately so that the rake angle of the rake face and the core radius are ensured. The new approach is verified with several examples in this work. Therefore, it can improve the end-mill quality and lays a good foundation for the computer-aided design/computer-aided engineering/computer-aided manufacturing (CAD/CAE/CAM) of end-mills.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,279
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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