Machined Feature Estimation and Inspection for Internet-Based Manufacturing System
Notice bibliographique
Résumé
With easy access of the Internet, the real-time, web-based collaborations are impacting the current practices of product design and manufacturing. In this research, an Internet-based manufacturing design system has been developed based on the collaborations of several partners located thousands of miles away from each other. This paper introduces a sub-system of this Internet-based manufacturing system for machined feature estimation and inspection using 3D solid models. Using the engineering data of cutting processes received from our collaborator, through the broadband Internet, taking into account of the factors like cutting forces and tool deflections, this sub-system determines the material removal processes by subtracting the tool cutting volume from work-piece raw material. It creates the machined 3D solid geometry models by simulating the machining processes. The estimated geometry is then taken to a simulated inspection process for engineering analysis and CNC machining program verification. To simulate the inspection process on a Coordinate Measuring Machine (CMM), a series of rays is shot to the machined surface to simulate the CMM probe touching for acquiring surface data. The simulated measurement data is then localized to design surface and comparison between them is made to quantify the machining errors. Through the Internet, the geometrical features and inspection result can be visualized and shared by other sub-systems of the whole manufacturing system based on the commercial CAD data formats. The operation of this subsystem and related facilities is local execution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».