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Enregistrement W2914208907 · doi:10.3390/jmmp3010020

Five-Axis Machine Tool Coordinate Metrology Evaluation Using the Ball Dome Artefact Before and After Machine Calibration

2019· article· en· W2914208907 sur OpenAlexaff
Heidarali Hashemiboroujeni, Sareh Esmaeili Marzdashti, Kanglin Xing, J.R.R. Mayer

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing and Materials Processing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoordinate-measuring machineMachine toolStylusBall (mathematics)MetrologyCalibrationComputer scienceMeasurement uncertaintyEngineering drawingMechanical engineeringEngineeringComputer visionGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Now equipped with touch trigger probes machine tools are increasingly used to measure workpieces for various tasks such as rapid setup, compensation of final tool paths to correct part deflections and even verify conformity to finished tolerances. On five-axis machine tools, the use of data acquired for different rotary axes positions angles brings additional errors into play, thus increasing the measurement errors. The estimation of the machine geometric error sources, using such methods as the scale and master ball artefact (SAMBA) method, and their use to calibrate machine tools may enhance five-axis on-machine metrology. The paper presents the use of the ball dome artefact to validate the accuracy improvement when using a calibrated model to process the machine tool axis readings. The inter-axis errors and the scale gain errors were targeted for correction as well the measuring tool length and lateral offsets. Worst case and mean deviations between the reference artefact geometry and the on-machine tool measurement is reduced from 176 and 70 µm down to 31 and 12 µm for the nominal and calibrated machine stylus tip offsets respectively.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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