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Enregistrement W2016905867 · doi:10.1504/ijmr.2006.011353

On the B-spline interpolated tool trajectories for five-axis sculptured surface machining

2006· article· en· W2016905867 sur OpenAlexafffund
O. Remus Tutunea‐Fatan, Hsi-Yung Feng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Manufacturing Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMachiningInterpolation (computer graphics)Spline (mechanical)Machine toolSpline interpolationGeometryAlgorithmB-splineMathematicsNumerical controlSurface (topology)Computer scienceEngineeringMathematical analysisComputer visionMechanical engineeringMotion (physics)Bilinear interpolation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

B-spline interpolation scheme is now available on modern five-axis Computer Numerical Control (CNC) machine tools. With this newly implemented interpolation scheme, a cutting tool can be directly commanded to trace B-spline trajectories, which approximate ideal 3D curved trajectories, in sculptured surface machining. The approximation of ideal tool trajectories by B-spline interpolated tool trajectories inevitably leads to machining errors, referred to as the geometry-based errors in the present work. It is essential to ensure synchronisation of the movements of the three translational and two rotational joints of a five-axis machine tool to reduce the geometry-based errors. This paper presents an effective method to achieve synchronisation of the machine joint movements. It first fits a 3D B-spline for the three translational joints and then uses a knot inheriting procedure to fit a 2D B-spline for the two rotational joints. Evaluation of the presented method was made through the machining of a typical bi-cubic Bezier surface on a five-axis machine tool capable of performing non-uniform B-spline interpolation. It was found that the resulting geometry-based errors, which were varying along the given isoparametric tool paths, were able to be maintained below 25m.

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)0,001
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 enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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