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Enregistrement W2085906363 · doi:10.1108/01439911011009948

Simulation of friction stir welding using industrial robots

2010· article· en· W2085906363 sur OpenAlexaff
Antoine Bres, Bruno Monsarrat, L. Dubourg, Lionel Birglen, Claude Perron, Mohammad Jahazi, Luc Baron

Notice bibliographique

RevueIndustrial Robot the international journal of robotics research and application · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensPolytechnique MontréalNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospaceFriction stir weldingRobotProcess (computing)Robot weldingIndustrial robotMechanical engineeringEngineeringWorkcellControl engineeringWeldingSimulationComputer scienceAerospace engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to establish a model‐based framework allowing the simulation, analysis and optimization of friction stir welding (FSW) processes of metallic structures using industrial robots, with a particular emphasis on the assembly of aircraft components made of aerospace aluminum alloys. Design/methodology/approach After a first part of the work dedicated to the kinetostatic and dynamical identification of the robotic mechanical system, a complete analytical model of the robotized process is developed, incorporating a dynamic model of the industrial robot, a multi‐axes macroscopic visco‐elastic model of the FSW process and a force/position control unit of the system. These different modules are subsequently implemented in a high‐fidelity multi‐rate dynamical simulation. Findings The developed simulation infrastructure allowed the research team to analyze and understand the dynamic interaction between the industrial robot, the control architecture and the manufacturing process involving heavy load cases in different process configurations. Several critical process‐induced perturbations such as tool oscillations and lateral/rotational deviations are observed, analyzed, and quantified during the simulated operations. Practical implications The presented simulation platform will constitute one of the key technology enablers in the major research initiative carried out by NRC Aerospace in their endeavor to develop a robust robotic FSW platform, allowing both the development of optimal workcell layouts/process parameters and the validation of advanced real‐time control laws for robust handling of critical process‐induced perturbations. These deliverables will be incorporated in the resulting robotic FSW technology packaged for deployment in production environments. Originality/value The paper establishes the first model‐based framework allowing the high‐fidelity simulation, analysis and optimization of FSW processes using serial industrial robots.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations37
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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