MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2323530005 · doi:10.14288/1.0098515

Design and analysis of a CNC system for machining and monitoring

2010· article· en· W2323530005 sur OpenAlexaff
Jie Peng

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiningEngineering drawingComputer scienceManufacturing engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of unmanned machining systems has been a recent focus of manufacturing research. Computer Numerical Control (CNC) units, which monitor and control many tightly coupled machining tasks, are inseparable parts of the unmanned manufacturing system. This thesis addresses the detailed design and analysis of a modular CNC system for a milling machine. The feed drive control system of the machine tool is thoroughly studied. The mathematical model for the feed drive control system, which consists of a motion controller, power amplifiers and DC-servo motors, is developed and experimentally verified. A method of estimating cutting forces from current drawn by feed drive motors is developed. The viability of the current sensor as a feeding-force sensing component is illustrated and experimentally tested on the milling machine. Successful application of the current sensor to tool breakage detection in milling operation is presented. The performance of the multi-axis contouring system in precision machining is discussed. The contouring errors induced by feed drive positioning systems in CNC machine tools is investigated using the state space model of the CNC system. The influence of the cutting force on the accuracy of machining is shown to be negligible for feed drives driven by ball leadscrews. Various control strategies for the improvement of machining accuracy are tested in the simulation studies.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,460

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuecIRcle (University of British Columbia)Même sujetManufacturing Process and OptimizationTravaux en français237 207