Five-Axis Machine Tool Volumetric and Geometric Error Reduction by Indirect Geometric Calibration and Lookup Tables
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern CNC machine tools provide lookup tables to enhance the machine tool’s precision but the generation of table entries can be a demanding task. In this paper, the coefficients of the 25 cubic polynomial functions used to generate the LUTs entries for a five-axis machine tool are obtained by solving a linear system incorporating a Vandermonde expansion of the nominal control jacobian. The necessary volumetric errors within the working volume are predicted from the machine’s geometric errors estimated by the indirect error identification method based on the on-machine touch probing measurement of a reconfigurable uncalibrated master ball artifact (RUMBA). The proposed scheme is applied to a small Mitsubishi M730 CNC machine. Two different error models are used for modeling the erroneous machine tool, one estimating mainly inter-axis errors and the other including numerous intra-axis errors. The table-based compensation is validated through additional on-machine measurements. Experimental tests demonstrate a significant reduction in volumetric errors and in the effective machine error parameters. The LUTs reduce most of the dominant machine error parameters. It is concluded that although being effective in correcting some geometric errors, the generated LUTs cannot compensate for some axis misalignments such as EB(OX)A and EB(OX)Z. The root-mean-square of the translational volumetric errors is improved from 87.3, 75.4, and 71.5 µm down to 24.8, 18.8, and 22.1 µm in the X-, Y-, and Z-directions, 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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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