An Integrated Modeling Approach for ANN-Based Real-Time Thermal Error Compensation on a CNC Turning Center
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
Thermally induced errors play a critical role in controlling the level of machining accuracy. They can represent a significant proportion of dimensional errors in produced parts. Since thermal errors cannot totally be eliminated at the design stage, active errors compensation appears to be the most economical and realistic solution. Accurate and efficient modeling of the thermally induced errors is an indispensable part of the error compensation process. This paper presents an integrated and comprehensive modeling approach for real-time thermal error compensation. The modeling process is based on multiple temperature measurements, Taguchi’s orthogonal arrays, artificial neural networks and various statistical tools to provide cost effective selection of appropriate temperature variables and modeling conditions as well as to achieve robust and accurate thermal error models. The experimental results on a CNC turning center confirm the feasibility and efficiency of the proposed approach and show that the resultant model can accurately predict the time-variant spindle thermal drift errors under various operating conditions. After compensation, the thermally induced spindle errors were reduced from 19m to less than 1 m. The proposed modeling optimization strategy can be effectively and advantageously used for real-time error compensation since it presents the benefit of straightforward application, reduced modeling time and uncertainty.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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