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Enregistrement W1996529445 · doi:10.1080/09511920802392730

NURBS representation of estimated surfaces resulting from machining errors

2009· article· en· W1996529445 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computer Integrated Manufacturing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of WindsorUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiningMachine toolRepresentation (politics)Process (computing)Computer Aided DesignMechanical engineeringCADComputer sciencePosition (finance)Engineering drawingJacobian matrix and determinantSurface roughnessAlgorithmEngineeringMathematicsApplied mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new approach to model the actual machining result as a NURBS surface is presented, which explicitly expresses the geometry and topology of the final product and increases the clarity in the mathematical representation of quasistatic machining errors. Most of the available models that estimate interaction of quasistatic machining errors present the actual position of individual machined points and are unable to explicitly describe the resulting machined surface. During the machining process, the desired geometry is mapped from the ideal computer-aided design (CAD) vector space into the machine tool's vector subspaces. Using a Jacobian of the deformed geometry, it is shown that for a variety of three-axis machine tool configurations, a linear operator can be found to express this transformation. Classified error operators for all different configurations of three-axis machine tools are derived and the applicability of the developed method is illustrated by simulating the machining process using case studies. The developed model can be utilised in virtual machining and simulation of the machining process, modification of the design within a design for a manufacturing platform, and also in on-line error compensation during the machining process.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,269 · 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