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Enregistrement W2888393435 · doi:10.2174/1872212112666180815121314

Choice of Noncircular Gears Hobbing Linkage Methods

2018· article· en· W2888393435 sur OpenAlexaff
Jianmin An

Notice bibliographique

RevueRecent Patents on Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Gansu ProvinceChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHobbingLinkage (software)Arc (geometry)EngineeringLinkage isomerismTRACE (psycholinguistics)Mechanical engineeringEngineering drawingComputer scienceStructural engineeringMachiningMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Various relevant patents and papers which have reported noncircular gears synthesize the advantages of circular gears and cam mechanisms, and are widely used in many types of mechanical instruments. Hobbing is a better method for fabricating noncircular gears. There are 4 linkagemethods to hob noncircular gears. However, which linkage method should be chosen practically has not yet been reported. Objective: The goal of this work is to choose the best linkage method for hobbing noncircular gears. Method: Firstly, the hobbing models of noncircular gears was deduced. Then, based on the model, hobbing linkage methods of noncircular gears were obtained. Thirdly, under different hobbing linkage methods, their aspects (developing regularity of hobbing cutter trace, arc length of program blocks and motion axes of machine tools) were compared. Results: Finally, with the best characteristics of a high density of shaping cutter trace, high uniformity of arc length of program blocks and ease of control, the equal arc-length of gear billet (EALGB) is obtained. It has been proven that EALGB is an excellent linkage method to hob noncircular gears. Conclusion: It has been proven that EALGB is an excellent linkage method to hob noncircular gears.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,285 · 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
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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