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APLICAÇÃO DO MÉTODO DE ELEMENTOS FINITOS PARA ANÁLISE DO DESLOCAMENTO ESTRUTURAL ESTÁTICO DE UMA FRESADORA CNC

2020· article· pt· W3015867205 sur OpenAlexaff
Antônio Carlos Marangoni, Camila Colombari BOMFIM

Notice bibliographique

RevueRevista AKEDIA Versões Negligências e Outros Mundos · 2020
Typearticle
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeflection (physics)Machine toolComputer scienceRigidity (electromagnetism)Mechanical engineeringPhysicsEngineeringStructural engineeringClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing demand for machines that replace manual labor.Naturally, it is clear that they must not only perform the job, but also have attributes of increasing precision in performance.In the present work, we have the design of a milling machine equipped with a computer numerical command (CNC), equipment that will be studied from the rigidity of the axes used for linear movements.Such axes will be examined in order to discover the existing static deflection.Our hypothesis is that this deflection is caused by the weight of the moving parts on the machine, a mobility widely used for this type of observation in complex geometry.The method used was that of finite elements, together with computers for the simulation, comparing the result with existing criteria in the literature, establishing the machine tool precision.As partial results, we saw that the deflection causes imperfections in the parallelism of the machined part and, in view of this problem, we propose that the measured values of the geometric imperfections can be inserted into the machine's CNC, thus obtaining better precision in the required shape of the part.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,250 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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