Virtual Fixturing: Inspection of a Non-Rigid Detail Resting on 3-Points to Estimate Free State and Over-Constrained Shapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When the geometry of a non-rigid part or pre-assembly is measured fully clamped (over-constrained) in a measurement fixture, the spring-back information and influence from gravity forces are usually lost in the collected data. From the 3D-measurement data, it is hard to understand built in tensions, and the detail’s tendency to bend, twist and warp after release from the measurement fixture. These effects are however important to consider when analyzing each part’s contribution to geometrical deviations after assembly. In this paper a method is presented, describing how free state shape and over-constrained shape of a measured detail can be virtually estimated starting from acquired data when the part or the preassembly is resting on only 3-points. The objective is to minimize the information loss, to spare measurement resources and to allow for a wider use of the collected data, describing the geometry. Part stiffnesses, part to part contacts and gravity effects are considered in the proposed method. The method is based on 3D-scanning techniques to acquire the shape of the measured object. Necessary compensations for part stiffnesses and gravity effects are based upon Finite Element Analysis (FEA) and the Method of Influence Coefficients (MIC). The presented method is applied to an industrial case to demonstrate its potential. The results show that estimated over-constrained shapes show good resemblance with measurements acquired when part is over-constrained in its measurement fixture.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».