A Feature-Based Approach for Cutter/Workpiece Engagement Calculation in 2-1/2D End Milling
Notice bibliographique
Résumé
Machining process modeling requires cutter/workpiece engagement geometry in order to predict cutting forces. The calculation of these engagements is challenging due to the complicated and changing intersection geometry that occurs between the cutter and the in-process workpiece. Solid modelers can be used to perform these calculations by executing intersection operations between cutter and workpiece surfaces at successive cutter locations. These operations utilize parametric surface/surface intersection (SSI) algorithms. For the large number of engagements that can occur in machining a complicated workpiece this can be a time-consuming and sometimes unreliable process. In this paper, in-process machining features are introduced into machining process modeling for 2 1/2 D end milling, and a feature based approach is presented for addressing the computational complexity and robustness issues in the cutter/workpiece engagement calculations. Geometric Invariant (giF) and Form Invariant Machining Features (fiF) are modeled to help represent engagement conditions analytically. Volume decomposition and composition algorithms are described that extract these two types of machining features from the removal volumes generated at each tool pass. Cutter/workpiece engagements can be analytically extracted from giFs and fiFs without applying repetitive SSI operations. This paper presents one part of ongoing collaborative research into developing Virtual Machining Systems. The engagement conditions that are found are inputs to machining process models that identify cutting forces, predict stability and that optimize the 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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».