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Enregistrement W2260137199 · doi:10.1115/msec2006-21068

A New Approach to G1 Biarc Approximations for Making Smooth, Accurate, and Non-Gouged Profile Features Using CNC Contouring

2006· article· en· W2260137199 sur OpenAlexafffund
Zezhong C. Chen, Xujing Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésContouringBézier curveMachiningAlgorithmNumerical controlComputer scienceSpline (mechanical)RADIUSCurve fittingArc lengthGeometryEngineering drawingMathematicsMathematical optimizationArc (geometry)Computer graphics (images)EngineeringMechanical engineeringMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive research on G1 biarcs fitting to free-form curves (i.e., Bezier, B-spline, and NURBS curves) has been conducted in the past decades for various purposes, including CNC contouring to make smooth, accurate profile features such as pockets, islands, and sides. However, all the proposed approaches only focused on the approximation errors and the biarc number, not on the radius of the individual fitting arc; so it could be smaller than the cutting tool, which would cause gouging during machining. This work, based on the tool radius pre-determined by the minimum size of the concavities of the design profile, proposes a new approach to approximating the profile with a G1 biarc curve in order to make smooth, accurate, and non-gouged profile features using CNC contouring. The significant new contribution of this work is a new mechanism that ensures all the concave arcs of the fitting curve are larger than the pre-determined tool and the fitting errors meet the specified tolerance. This approach can promote the use of G1 biarc tool paths in the manufacturing industry to make high precision profile features.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,741

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 savante0,0000,000
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 GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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