Simulation of friction stir welding using industrial robots
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
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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