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Enregistrement W2566246069 · doi:10.1155/2016/8565791

Development of New Measurement System of Errors in the Multiaxial Machine Tool for an Active Compensation

2016· article· en· W2566246069 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

RevueJournal of Quality and Reliability Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompensation (psychology)Computer scienceCalibrationInstrumentation (computer programming)MetrologySystem of measurementMachine toolAccuracy and precisionObservational errorControl theory (sociology)Control engineeringEngineeringControl (management)Artificial intelligenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Error compensation techniques have been widely applied to improve multiaxis machine accuracy. However, due to the lack of reliable instrumentation for direct and overall measurements, all the compensation methods are based on offline measurements of each error component separately. The results of these measurements are static in nature and can only reflect the conditions at the moment of measurement. These results are not representative under real working conditions because of disturbances from load deformations, thermal distortions, and dynamic perturbations. This present approach involves the development of a new measurement system capable of dynamically evaluating the errors according to the six degrees of freedom. The developed system allows the generation of useful data that cover all machine states regardless of the operating conditions. The obtained measurements can be used to evaluate the performance of the machine, calibration, and real time compensation of errors. This system is able to perform dynamic measurements reflecting the global accuracy of the machine tool without a long and expensive analysis of various error sources contribution. Finally, the system exhibits compatible metrological characteristics with high precision applications.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,231 · 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