A New Two-Stage Degradation Model for the Preload of Linear Motion Ball Guide Considering Machining Errors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Preload, which is widely applied in linear motion ball guide (LMBG) to eliminate clearance and increase stiffness, gradually decreases owing to wear, resulting in the degradation of the load-bearing capability and dynamic response of LMBG. However, no solution can be found on the modeling of the preload degradation of LMBG considering raceway profile error, ball diameter error, etc. Therefore, this paper presented a new two-stage degradation model to predict the preload variation of LMBG with considering machining errors. The model was experimentally verified with the prediction accuracy much higher than the model considering no machining errors at either of the two wear stages, which demonstrates the effectiveness of considering machining errors. Additionally, the effects of waviness errors, external load, and feed speed on the preload degradation of LMBG were discussed. The simulation results indicate that the preload loss rate rises with the increase of waviness error, external load and feed speed. For obtaining a longer effective service life of LMBG, it is helpful to select appropriate external load and feed speed conditions and improve the processing technique as well as the machined surface quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».