A New Approach to Planning Plungers Paths for Efficient 2½-Axis Computer Numerically Controlled Plunge Milling of Complex Pockets With Islands
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».