Real-Time Adaptive Modeling Approach to Compensate the Thermal Deformation of Nonlinear Machine Tool Structures
Notice bibliographique
Résumé
Machine tool structures cannot be fully optimized at the design stage to cover the wide range of operating conditions. Therefore, reliable control systems emerge as the logical solution to compensate for thermal errors. Due to the difficulty of measuring the relative thermal displacement δ between the tool and the workpiece during machining, δ has to be accurately estimated in real-time. A new concept of adaptive modeling is introduced to develop control-based dynamic models to predict and compensate for thermal deformation of nonlinear complex machine tool structures. A key element of this approach is to replace the changes in the contact pressures along the joint by fictitious contact heat sources FCHS. This allows us to track the system nonlinearity through temperature measurements and real-time inverse heat conduction IHCP solution. The proposed approach dealt successfully with a number of challenges; namely, the non-uniqueness of the problem, and the lack of sufficient conditions to identify each of such unusual FCHS separately. The results showed that the models are capable of satisfying the accuracy, stability and computational efficiency requirements, even when the temperature measurement signal is contaminated with random noise. The results also showed that the thermal deformation transfer function behaves as low-pass filters, and as such it attenuates the high frequency noise associated with temperature measurement error.
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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 ».