A Structured Linear Quadratic Gaussian Based Control Design Algorithm for Machine Tool Controllers Including Both Feed Drive and Process Dynamics
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
A new extension of the stochastic linear quadratic Gaussian (LQG) regulator problem is developed and used for the design of new suboptimal cross-coupling controllers for machine tool drives. This new extension allowed us to combine both the drive and the cutting dynamics into a unified model driven by the static and the dynamic portions of the cutting force. The dynamic portion of the cutting force is considered as a stochastic random process in end milling contouring processes. The outputs of the axes are corrected by the cutting tool deflections which result from the cutting force-workpiece resistance interactive dynamics. Most importantly, the LQG extension developed here is directly applicable to the design and optimization of centralized, decentralized, and hierarchical machine tool controllers that have previously appeared in the literature. This is possible because our extension allows the assignment of a different control structure for each control input even if more than one control input are contributing to the same axis. Furthermore, the method admits each controller to function in any chosen subset of the available measurements. Thus, it provides us with a powerful means for designing any of the above-mentioned controllers using the same approach. The results of our suboptimal cross-coupling controllers were magnificent when compared to the commercially available positioning controllers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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