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Enregistrement W2066355821 · doi:10.1115/1.2816104

Substructure Coupling of Microend Mills to Aid in the Suppression of Chatter

2008· article· en· W2066355821 sur OpenAlexafffund
Brock A. Mascardelli, Simon S. Park, Theodor Freiheit

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSubstructureCoupling (piping)Frequency responseDisplacement (psychology)HammerMechanical engineeringModal analysisDynamics (music)EngineeringAcousticsFinite element methodStructural engineeringMaterials sciencePhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microend milling offers the ability to machine microparts of complex geometry relatively quickly when compared with photolithographic techniques. The key to good surface quality is the minimization of tool chatter. This requires an understanding of the milling tool and the milling structure system dynamics. However, impact hammer testing cannot be applied directly to the prediction of tool tip dynamics because microend mills are fragile, with tip diameters as small as 10μm. This paper investigates the application of the receptance coupling technique to mathematically couple the spindle/micromachine and arbitrary microtools with different geometries. The frequency response functions (FRFs) of the spindle/micromachine tool are measured experimentally through impact hammer testing, utilizing laser displacement and capacitance sensors. The dynamics of an arbitrary tool substructure are determined through modal finite element analyses. Joint rotational dynamics are indirectly determined through experimentally measuring the FRFs of gauge tools. From the FRFs, chatter conditions are predicted and verified through micromilling experiments.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations58
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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