Adaptive Setup Planning of Prismatic Parts by Tool Accessibility Examination
Notice bibliographique
Résumé
Setup planning for machining a part is to determine the number and sequence of setups (including machining features grouping in setups) and the part orientation of each setup. Tool accessibility plays a key role in this process. An adaptive setup planning approach for different types of multi-axis machine tools is proposed in this paper by investigating Tool Access Directions (TADs) of machining features, Tool Orientation Spaces (TOSs) of machine tools, and Primary Locating Directions (PLDs) of workpieces. In our approach, feasible TADs of a machining feature are predefined based on feature geometry and best practice knowledge, and denoted by unit vectors; The TOS of a machine tool is generated according to its configuration through kinematic analysis, and represented by a unit spherical surface patch; Primary locating directions and their priorities of a workpiece are determined based on the surface areas and the surface accuracy grades of non-machining surfaces. Starting from a 3-axis based machining feature grouping, setups for a 3-, 4- (or 3-axis with indexing table), or 5-axis machine can be achieved effectively by tool accessibility examination. A so-generated setup plan can provide not only the best coverage of machining features but the optimal orientation for each setup. Prismatic parts are considered in the proof-of-concept phase. Algorithms introduced here are implemented in MATLAB, and a case study is used to show the results.
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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) | 0,000 | 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 ».