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Enregistrement W2041681736 · doi:10.1115/msec2006-21099

A Retrofit Open Architecture Parallel Drive CMM System

2006· article· en· W2041681736 sur OpenAlexaff
David W. Chang, Allan D. Spence

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePentiumControl systemCompensation (psychology)Computer hardwareSimulationReal-time computingEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many previously installed Coordinate Measuring Machines (CMMs) are equipped with only a touch trigger probe. Data collection rates are slower than one point per second, and geometric error correction was applied only after the data point was recorded. Most commonly, the CMM structure was a bridge style, supported by air bearings above a granite table, and with the corresponding axis driven from only one side. It is assumed that the low speeds and accelerations do not introduce an uncorrected dynamic error. With the introduction of continues analog (scanning) touch probes and non-contact laser digitizers, CMM system improvements are required to support the new sensors, provide higher data point collection rates, and to manage dynamic error. This paper describes a retrofit open architecture system that provides these improvements. The control computer is based on an Intel Pentium processor, uses the Phar Lap ETS real-time operating system, and is implemented as an embedded system. Setup, including PID tuning, is accomplished remotely using ethernet and an external graphical user interface. Geometric error compensation is applied continuously along the entire motion trajectory. Uncorrected dynamic yaw error was significantly reduced by adding a parallel drive to the opposite side of the CMM bridge, together with a cross-coupling control algorithm that adjusts the reference position signals that are sent to the two parallel motion control loops. The effect is to speed up the lagging side, and slow down the leading side so as to minimize the differential error. Experimental results illustrate the improved dynamic performance of the system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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