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Modelling of Polishing Tools for High Spatial Frequency Defect Correction on Aspherical Surfaces

2013· article· en· W2124528871 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueKey engineering materials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolishingMaterials scienceViscoelasticityMachiningParametric statisticsHomogeneity (statistics)SmoothingMechanical engineeringFinite element methodOpticsDeflection (physics)Computer scienceStructural engineeringComposite materialEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, precision Computer Controlled Optical Surfacing (CCOS) and processes like Ion Beam Finishing (IBF) or Magneto-Rheological Finishing (MRF) allow manufacturing of fused silica optics with nanometer precision. However, High spatial frequency defects remain on the optics and need to be previously smoothed. Full aperture semi-flexible polishing tools can be used, as they can guarantee uniform pressure on low frequency patterns to preserve the pre-formed aspherical shape while maintaining a high pressure differential on high frequency defects, thus smoothing them. That behavior can be obtained with tools that combine a continuous flexible layer for low frequency compliance and a fractionate viscoelastic polishing layer for high frequency defect polishing. The main goals of this study are predicting smoothing efficiency and form control of different tools, and then determining the best tool to achieve a good balance between them. To do this, a multiscale model is developed. First, at the whole tool scale, for a given aspherical shape, the largest misfit between tools and surfaces is mathematically determined, depending on machining parameters. Then a finite-element parametric study is performed and yields for the flexible layer the best mechanical properties and thickness as well as the optimal applied force to achieve pressure homogeneity at the global aspherical shape level. Second, at the viscoelastic polishing layer level, the Discrete Element Method (DEM) is used to investigate the tool – workpiece interface. A model based on the viscoelastic cohesive beam method is developed, thus allowing taking into account the polishing layer’s dynamic response depending on the excitation frequency. The optical surface is also modeled by interpenetrated discrete elements, paving the way for a full-DEM model of the polishing layer – workpiece interface. Smoothing simulations are separated in two steps : the first one is the initial pressure application, leading to an initial state of full tool – surface contact with an homogeneous pressure. Then the tool is moved over the surface and the dynamic pressure is calculated depending on defect and polishing layer properties as well as tool kinematics. By analyzing the pressure differential on defects it becomes possible to calculate the smoothing efficiency of a given polishing layer and therefore optimize its properties depending on the defects that need to be smoothed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,193 · 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