Automatic sampling for CMM inspection planning of free-form surfaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The advance in design, and manufacturing technologies has made it possible to design, and manufacture products with high degrees of irregularity, such as free form surfaces. Coordinate Measuring Machines (CMMs) are used to examine the conformity of the produced parts with the designer's intention. The inspection of free form surfaces is a difficult process due to their complexity, and irregularity. Many tasks are performed to ensure a reliable and efficient inspection using CMMs. Sampling is an essential and vital step in inspection planning. It is a major contributor to the CMM measurement uncertainty. This research focuses on developing efficient and reliable approaches to determine the locations of the points to be sampled from free form surfaces using the CMM. Four heuristic algorithms for the sampling of free form surfaces have been developed. Optimal sampling of free form surfaces using Genetic Algorithms has been introduced. An algorithm for the automatic selection of sampling algorithm based on the surface complexity is developed. The developed sampling algorithms have been implemented, and integrated into a computer-aided system for the sampling of free form surfaces. (Abstract shortened by UMI.) Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2001 .E45. Source: Masters Abstracts International, Volume: 40-03, page: 0764. Advisers: Hoda A. Elmaraghy; Waguih H. Elmaraghy. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2001.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle