MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008960294 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.723.421

A New Approach to Five-Axis CNC Flute Grinding of Solid End-Mills

2012· article· en· W2008960294 sur OpenAlexaff
Mahmoud Ali Rababah, Ze Zhong C. Chen, Liming Wang

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRakeRake angleFluteGrindingGrindEnd millEnhanced Data Rates for GSM EvolutionBall (mathematics)MachiningMaterials scienceMechanical engineeringEngineering drawingGeometryComputer scienceStructural engineeringEngineeringAcousticsMathematicsPhysicsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traditional cutting tools grinding reveals inexact tool flutes that altered the tool strength and affect the chip evacuation capabilities. Moreover, the normal rake angles are neither exact nor varying smoothly on the rake face along the cutting edge. Adopting the rake face grinding process, the wheel shape and path are optimized using GODLIKE scheme in order to grind the tool flutes with exact helical and normal rake angles while keeping close matching to the designed flutes. A tapered ball-end mill is considered in this study due to its extensive role in five-axis sculpture surfaces machining. With this approach proposed, a simple grinding wheel replaces the complex wheels commonly used, and the deviation between the designed and the generated flutes reveals less than 4 % of the tool minor radius. Beside all, a relationship between the radial and the normal rake angles are established.

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 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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,412

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 savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterials science forumMême sujetAdvanced machining processes and optimizationTravaux en français237 207