MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2011059189 · doi:10.1115/detc2002/cie-34485

An Automated and Optimal Tool Path Planning System for the 3-1/2-1/2-Axis CNC Maching of Sculptured Parts

2002· article· en· W2011059189 sur OpenAlexafffund
Zezhong C. Chen, Zuomin Dong, G. W. Vickers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Victoria
Mots-clésMachiningNumerical controlCutter locationVoronoi diagramTool pathTilt (camera)Machine toolEngineering drawingMotion planningMedial axisComputer scienceSurface (topology)Orientation (vector space)Mechanical engineeringEngineeringGeometryComputer visionMathematicsArtificial intelligenceRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some sculptured parts with complex free-form surfaces usually require expensive 5-axis CNC machining. In this work, a cost-effective and practical solution to the 5-axis sculptured part machining – 3-1/2-1/2-axis CNC machining scheme – is discussed. An automatic and optimal tool path planning system for 3-1/2-1/2-axis CNC machining is introduced. The system uses fuzzy pattern recognition method and Voronoi diagram to subdivide a complex sculptured surface into an optimal number of uniform surface patches, finds the optimal cutter/part orientation for each surface patch, and plans 3-axis CNC tool paths for them. This type of machining is carried out by rotating the part to the cutter/part orientations discretely and sequentially using a tilt-rotary table attached to the 3-axis CNC machine. Under each orientation, the corresponding surface patch is machined using the 3-axis CNC tool paths. This tool path planning system can automatically generate efficient tool paths for sculptured parts and make the 3-1/2-1/2-axis CNC machining scheme as an applicable alternative of 5-axis CNC machining method.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,366

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Numerical Analysis TechniquesTravaux en français237 207