Optimal workpiece orientations for machining of sculptured surfaces
Notice bibliographique
Résumé
A method for three-axis machining of sculptured surfaces with optimal workpiece orientations (set-ups) is presented. The procedure consists of two steps: accessibility analysis and clustering of points to be machined. Feasible tool orientations along which the tool can reach the cutting locations (CLs) without colliding with the workpiece are first determined using point accessibility analysis. The cutting locations are then classified into separate groups according to their accessibility domains in order to define the workpiece set-ups. Finally, the CL points are sorted out in each group to generate tool paths. The part surface is, therefore, virtually divided into a set of subareas, and each subarea is separately machined with a defined part set-up. The main objective is to minimize the number of part set-ups, to increase the number of feasible tool orientations in each set-up and to decrease tool path discontinuity. This makes it feasible and economical to utilize three-axis machines with a table with two degrees of freedom for cutting five-axis machinable sculptured surfaces. The primary application of the introduced algorithm is in machining processes, where it can efficiently determine optimal tool orientations in surface finishing. The solution is suitable for many other manufacturing applications, such as inspection, assembly, robotics, painting and welding. Two examples including a complex centrifugal pump are used for verification.
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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) | 0,001 | 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 ».