MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2330916553 · doi:10.1177/0954406216640571

A seven-sensor configuration method for testing thermal error of a horizontal machining center with linear optical grating scale

2016· article· en· W2330916553 sur OpenAlexaff
YP Sun, Wang Dl, HM Dong, SD Yu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandrelOpticsGratingMaterials scienceMachiningThermalTilt (camera)ThermocoupleFlatness (cosmology)Compensation (psychology)Temperature measurementMechanical engineeringPhysicsComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A precision testing method based on a seven-sensor configuration is presented in this paper to quantify thermal errors (drifting, elongation, tilting) of the mandrel cross-section, for an example horizontal machining center with linear optical grating scale. Three tri-axial displacement sensors with 120° spread angles and 36 thermal couples are mounted on judiciously chosen locations to record the temperatures and thermal expansions for various operating conditions. Based on the measurements covering a wide range of spindle locations, environment temperatures, coolant temperature, and spindle rotational speeds, we found that (i) the maximum thermal drifts of the mandrel are 11.3 µm in the x direction with a compensation rate of 62%, and 165.3 µm in the y direction with a compensation rate of 93%, (ii) the maximum thermal tilt of the mandrel is 0.005°, and (iii) the thermal elongation of the mandrel in the z direction, which could not be compensated by the linear optical grating scale, is 51.9 µm. From a correlation study, the thermal elongation of the mandrel is most closely correlated to the temperatures recorded for the thermal couple mounted at the front surface of the spindle bearing with a correlation coefficient of 0.83.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering ScienceMême sujetAdvanced Measurement and Metrology TechniquesTravaux en français237 207