Smoothing and Reconstruction Strategy for Part Repair Using a Laser Displacement Sensor
Notice bibliographique
Résumé
The reconstruction of the profile curve of damaged parts in the absence of an original technical drawing is an important process of part repair.Part damages are complicated and changeable.To reduce the material removal rate during repair and maintain a smooth and flawless profile curve after being repaired, a smoothing and reconstruction strategy using a laser displacement sensor to measure the profile curve was proposed in this study.This strategy established an adaptive measurement mechanism by building an automatic measurement motion platform.A staged repair and smoothing strategy of the profile curve measurement data was constructed on the basis of the locally weighted scatterplot smooth.A calculation model of a part repair processing curve was built by using the Akima interpolation.Moreover, a case study was conducted to verify the reconstruction accuracy of the strategy and smoothness of the reconstruction curve.Results demonstrate that the automatic measurement motion platform and adaptive measurement mechanism can realize an adaptive measurement of different profile structural shapes.The staged repair and smoothing strategy can repair the measurement error of profile curve measurement data, profile defects, and other abnormal data while maintaining the smoothness of the profile curve.After repair, the variation range in the measurement data error at different points of the profile curve decrease from (-1.4913, +0.0351) to (-0.3511, +0.3715).Akima interpolation can not only increase the maximum error of the processing curve but also decrease the material removal rate effectively and protect the smoothness of the profile curve.This study provides important guidance to increase the part repair efficiency and accuracy and realize the automatization of part repair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».