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Enregistrement W2964693339 · doi:10.14288/1.0377683

Feedrate optimization with contouring error and drive constraints in five-axis machining

2019· article· en· W2964693339 sur OpenAlexaff
Erina Okuda Nesbit

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContouringMachiningComputer scienceEngineering drawingMechanical engineeringEngineeringControl theory (sociology)Artificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five-axis Computer Numerical Controlled (CNC) machine tools are used to machine parts with complex, curved surfaces. When the reference toolpath contains frequencies beyond the bandwidth of the servo drive, the actual axis position lags the reference position commands which leads to axis tracking error. The tracking errors of three translational and two rotational drives are projected along the path using a kinematic model of the machine to form contouring errors i.e. the geometric deviation of the actual tool movement from the commanded toolpath. Parts with contouring errors larger than the design tolerance are often scrapped. Although contouring errors can be decreased by reducing the machining feedrate, this causes the cycle time to increase resulting in less productivity. This thesis proposes a feedrate optimization method which minimizes the process cycle time without violating contouring error limits as well as velocity, acceleration and jerk limits of the machine drives. First, discrete 5-axis tool positions are fitted to two quintic b-splines to represent the desired tooltip position and tool orientation trajectory. An initial, uniform feedrate spline is also generated in quintic b-spline form. Derived from the toolpath splines, discrete tool positions at uniform path displacement intervals are decomposed into axis commands based on the machine kinematics, and velocity, acceleration and jerk are calculated. The axis commands are also passed through the equivalent transfer function of each drive to predict their tracking errors, which are projected onto the toolpath to find contouring error. The optimization algorithm takes in the calculated axis tracking errors, contouring error, and cycle time for the given toolpath and feedrate profile. Within the optimizer, a gradient descent algorithm iteratively modifies the feedrate spline control points where the new feedrate profile is used to re-evaluate the cycle time, contouring error, and drive signals until a local minimum has been found. The final output of the algorithm is an optimized feedrate spline which ensures a minimum cycle time for the process, while maintaining drive and contouring error limits. The proposed algorithms are experimentally validated on a 5-axis machine tool controlled by an in-house developed open CNC system.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeObservationnel
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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