Approximation of planar offset curves with globally bounded error for B-spline NC tool paths
Notice bibliographique
Résumé
The topic of representing the offset of a 2D B-spline curve in the same form has been a topic of research for a long time, and it has many industrial applications, especially in NC tool path generation for pocketing. For B-spline tool paths, it is often required that the tool paths have fewer control points, lower base function degree, and the approximation error is guaranteed within a given tolerance over the entire curve. However, the existing methods utilising global error control approximate the offsets of 2D free-form curves with high function degree and many control points. Although these offsets are useful in computer-aided design, they are inappropriate for the use of CNC machining. To address the problems in order to generate high quality B-spline tool paths, this original work formulates an error function of the offset approximation and then constructs a NURBS curve to globally bound the errors. By checking the maximum coefficient of the bounding curve, the upper bound of all the approximated offset errors is found and the errors can be reduced by segmenting the curve at appropriate knot values. The proposed new approach is more efficient, and the resulting offset approximations are more accurate, with fewer control points and lower function degree. It is useful to generate B-spline tool paths for CNC pocketing, which have the potential for other applications in industry.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».