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Enregistrement W2064446798 · doi:10.1115/detc2009-86221

Analytical Calculation of Cutter/Workpiece Engagements for Helical Hole Milling

2009· article· en· W2064446798 sur OpenAlexafffund
Jue Wang, Derek Yip‐Hoi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPratt and Whitney Canada
Mots-clésMachiningIntersection (aeronautics)ContouringProcess (computing)Mechanical engineeringMilling cutterEnd millHelix (gastropod)CylinderEngineering drawingGeometryEngineeringComputer scienceMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helical milling is a 3-axis machining operation where a cutting tool is feed along a helix. This operation is used in ramp-in and ramp-out moves when the cutting tool first engages the workpiece, for contouring and for hole machining. It is increasingly finding application as a means for roughing large amounts of material during high speed machining. Simulating the helical milling process requires Cutter/Workpiece Engagement (CWE) geometry in order to predict cutting forces. The calculation of these engagements is challenging due to the complicated and changing intersection geometry that occurs between the cutter and the in-process workpiece. For hole milling an additional complication comes from self-intersections that occur with the tool swept volume. This makes the generation of the instantaneous in-process workpiece needed for finding the CWE difficult. In this paper we present an analytical approach for finding the engagement geometry that utilizes the intersection curves between a cylinder representing a flat end mill and the helicoidal surface generated by the bottom of the tool as it feeds downwards along the helix. This technique can be integrated into a solid modeler based approach for machining simulation. It has the advantage of not require instantaneous updates of the workpiece as is typically the case in finding CWEs.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,230

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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