Issues and Challenges in Robotic Trimming of CFRP
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
Thanks to their adaptability, programmability, high dexterity and good maneuverability, industrial robots offer more cutting-edge and lower-cost than machine tools to bring molded Carbon Fibre Reinforced Polymers (CFRPs) parts to their final shapes and sizes. However, the quality of CFRP parts obtained with robotic machining must be comparable to that obtained with a CNC machine. In addition, the robot itself has to be very stiff and accurate to provide the same consistency and accuracy as their machine tool counterparts. If the robot is not sufficiently stiff, chatter, overall vibrations and deviations in shape and position of the workpieces will occur. Furthermore, during robotic machining of Carbon Fibre Reinforced Polymer, the anisotropic and highly abrasive nature of CFRPs combined with the higher cutting forces and the lower stiffness of the robot, lead to numerous machining problems. Therefore, robotic machining of CFRPs stills a big challenge and need further research. In this position paper, a methodology has been developed and implemented to identify, understand and quantify the machining errors that can alter parts accuracy during high speed robotic trimming of CFRPs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle