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Enregistrement W2028182063 · doi:10.1115/1.4027538

A New Approach to Planning Plungers Paths for Efficient 2½-Axis Computer Numerically Controlled Plunge Milling of Complex Pockets With Islands

2014· article· en· W2028182063 sur OpenAlexaff
Zezhong C. Chen, Sherif Abdelkhalek

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Packing Problems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlungerMachiningMechanical engineeringEngineering drawingEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plunge milling is an effective roughing operation, especially in pockets roughing, because it can efficiently remove a large amount of stock material without high manufacturing costs. However, plunge milling of complex pockets with islands, whose boundaries could be designed with free-form curves, is quite challenging for multiple plungers have to be used including small plungers to cut necks between islands and their plungers paths are expected to have fewer times of plunging and shorter travel to achieve efficient machining. Unfortunately, little research on this topic was carried out in the past, and the challenge has not been addressed yet. In this research, a new approach is proposed to generate plunger paths for efficient plunge milling of the complex pockets. Its main features include (1) packing plunger circles at a minimum number of locations inside the pocket for fewer times of plunging, (2) placing plunger circles to cover the areas enclosed by the afore-packed circles to clear out the interior pocket material, and (3) planning the shortest paths to connect plunger locations for less traveling time. The advantages of this new approach over the overlapped circles filling (OCfill) and the Catia methods are demonstrated with two examples, and it can be directly used for pocket plunge milling in industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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