CAM-Based Planning, Programming and Execution of Large-Scale Machining Operations by a Robot-Mounted Gantry System
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">This paper examines issues related to planning, programming and execution of machining operations by a robot in the context of machining large parts with complex geometries by a gantry-mounted robotic system. Parts were created from surface data in a CAD/CAM environment. The same environment was used to generate tool paths using a conventional machine tool approach. These paths were converted to robot trajectories and validated using mathematical kinematic models of the robotic system. Validation was performed according to various criteria related to process performance. Associated robot programs were then automatically generated. The manufacturing cell was progressively integrated according to requirements resulting from iterative process characterization. A metrology-based calibration procedure was designed that considerably improved the system's positioning precision. A custom user interface for online process monitoring was created as well as online cell program management capabilities to accommodate the large quantity of trajectory information. The system went from conceptual, to prototype-level to full production mode, thereby covering several Manufacturing Readiness Levels (MRL). The various strategies used in planning the process and programming the system demonstrate the viability of CAM-based approach for robot machining path generation without resorting to the use of OLP packages for validation of program generation. This could create a shift in the dependency on robotic specialists, allowing machine tool experts to carry about the programming of robot machining cells using the conventional machine tool approach.</div></div>
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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 ».