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Enregistrement W2030443137 · doi:10.1115/1.4002766

Effective Determination of Feed Direction and Tool Orientation in Five-Axis Flat-End Milling

2010· article· en· W2030443137 sur OpenAlexafffund
M. Javad Barakchi Fard, Hsi-Yung Feng

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMachiningOrientation (vector space)ToroidPoint (geometry)Inscribed figureSurface (topology)GeometryPosition (finance)End millMechanical engineeringComputer scienceEngineering drawingMathematicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the challenging problem of determining feed direction and tool orientation at a given cutter contact (CC) point in five-axis free-form surface machining with flat-end mills. The objective is to efficiently determine a feed direction and tool orientation that will avoid both local and global tool gouging and yield a near maximum machining strip width at the CC point. Concurrent determination of the optimal feed direction and tool orientation is a very computationally intensive task and searching for the correct solution would involve exhaustive evaluations of the machining strip width at many feed directions and tool orientations. In this paper, the optimal feed directions and analytical solutions for the optimal tool orientations in five-axis flat-end milling of spherical, cylindrical, and toroidal surfaces are identified first. A toroidal surface inscription method is devised to approximate the local surface geometry at a CC point on a free-form surface by an inscribed toroidal surface. Analytical solutions for toroidal surface machining are then employed to position the flat-end mill at the CC point with the tool feeding in the best toroidal surface inscribing direction. Case studies have demonstrated that the proposed method can efficiently determine a feed direction and tool orientation, corresponding to a near maximum machining strip width.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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