Modification of Tool Orientation and Position to Compensate Tool and Part Deflections in Five-Axis Ball End Milling Operations
Notice bibliographique
Résumé
Tool-workpiece deflection is one of the major error sources in machining thin walled structures like blades. The traditional approach in industry to eliminate this error is based on modifying tool positions after measuring the error on the machined part. This paper presents an integrated model of cutting force distribution on the tool–blade contact, automatic update of blade static stiffness matrix without resorting to time-consuming finite element solutions as the material is removed, the prediction and compensation of static deflection marks left on the blade surface. The main focus of the paper is to compensate the deflection errors by respecting the maximum form errors, collision of tool/machine/workpiece, cutting speed limit at the tool tip, and ball end—blade surface contact constraints. The compensation has been carried out by two modules. The first module adjusts the tool orientation along the path to reduce the error by constructing an optimization problem. This module is computationally inexpensive and results in about 70% error reduction based on the conducted experiments. The modified tool path resulted from the first module is fed to the second module for further reduction of the form errors if needed at the violated cutter locations; hence it takes less computational time than the stand alone approach proposed in the literature. The proposed algorithms have been experimentally validated on five-axis finish ball end milling of blades with about 80% reduction in cutting force induced form errors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».