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Enregistrement W2982513810 · doi:10.1177/1077546319880376

Experimental study of stability prediction for high-speed robotic milling of aluminum

2019· article· en· W2982513810 sur OpenAlexaff
Daxian Hao, Wei Wang, Zhaoheng Liu, Chao Yun

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibration and Control · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationMachiningRobotControl theory (sociology)ModalStability (learning theory)Displacement (psychology)EngineeringStiffnessMachine toolCoupling (piping)TrajectoryNumerical controlModal analysisControl engineeringComputer scienceMechanical engineeringStructural engineeringArtificial intelligenceAcousticsControl (management)Finite element methodMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been fully demonstrated that the regenerative chatter theory is applicable for predicting chatter-free milling parameters for computer numerical control machine tools, but researchers are still arguing whether it is effective for robotic milling processes. The main reason is that the robot’s modes greatly shift, depending on its varying dynamic parameters and joint configurations. More experimental investigations are required to study and better understand the mechanism of vibration in robotic machining. The present paper is focusing on finding experimental support for chatter-free prediction in robot high-speed milling by the regenerative chatter theory. Modal tests are first conducted on a milling robot and used to predict stability lobes by zeroth order approximation. A number of high-speed slotting tests are then carried out to verify the prediction results. Thus, the regenerative chatter theory is proved to be also applicable to robotic high-speed milling. Furthermore, low-frequency modes of the robot structure are investigated by more modal experiments involving a laser tracker and a displacement sensor. The low-frequency modes are identified as the main part of the prediction error of the zeroth order approximation method, which could also be dominant in low-speed robotic milling processes. In addition, robots are different from computer numerical control machines in terms of stiffness, trajectory following error, forced vibration, and motion coupling. These long-period trend terms have to be carefully taken into account in the regenerative chatter theory for robotic high-speed milling.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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