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Enregistrement W2955345547 · doi:10.1117/12.2526434

Ultraprecise micromachining of retroreflective structures

2019· article· en· W2955345547 sur OpenAlexaff
Nicolas Milliken, Evgueni V. Bordatchev, O. Remus Tutunea‐Fatan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Roughness and Optical Measurements
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetroreflectorCorner reflectorMechanical engineeringFabricationCube (algebra)Automotive industryPoint (geometry)KinematicsEngineering drawingComputer scienceOpticsEngineeringGeometryAerospace engineeringPhysicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To meet stringent automotive safety requirements, car taillights typically incorporate retroreflective elements. In addition to their retroreflective role, these structures are also used for lighting/aesthetic/styling purposes. The most common type of automotive retroreflector (RR) – also known as reflex reflector – is characterized by a corner-cube (CC) geometry that has been fabricated for more than 60 years through a conventional pin-bundling technology. While accurate, this manufacturing approach remains time-consuming, expensive and over-constraining in terms of the RR design. To address this, alternate RR fabrication pathways have been developed and this study outlines the capabilities of a novel approach including milestones, setbacks, advantages and disadvantages. Corner-cube geometry includes three mutually orthogonal facets that meet at a common vertex/apex. This configuration precludes the use of most material removal techniques involving rotational tools. To address this, an alternate RR shape called right triangular prism (RTP) was proposed. This geometry is amenable to diamond-based single point cutting approaches, but its optical performance proved to not be identical with that conventional CC RR. The successful fabrication of RTP RRs was demonstrated in acrylic and quality/functionality of the prototype were assessed through both metrological and optical means. Surface quality Ra of less than 20 nm was achieved through an adequate combination of multi-axis machine tool kinematics and ultraprecise single point tool geometry. This cutting technique worked well on non-ferrous, but not on ferrous materials. Nevertheless, an alternative strategy involving micromilling has been developed for cutting RTPs in ferrous substrates. The successful fabrication of tooling inserts has been completed such that injection molded replicas of RTP RRs will be produced in the future. It is expected that the development of cutting-based RR fabrication strategies along with the associate knowledge on the underlying cutting mechanics will enable a broader diversity of RR designs in the future.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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