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Enregistrement W4236962051 · doi:10.21203/rs.3.rs-245598/v1

Numerical Implementation of Drop Spin and Tilt Method For Five-Axis Tool Positioning For Tensor Product Surfaces

2021· preprint· en· W4236962051 sur OpenAlexaff
Sandeep Kumar Sharma, Ravinder Kumar Duvedi, Sanjeev Bedi, Stephen Mann

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiningPoint (geometry)Bézier surfaceTilt (camera)Quadratic equationBézier curveSurface (topology)Position (finance)GeometryTensor productToroidExtension (predicate logic)SpinsTensor (intrinsic definition)MathematicsComputer scienceAlgorithmMechanical engineeringPhysicsEngineeringPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents an extension of multi point machining technique, called the Drop Spin and Tilt (DST) method, that spins the tool on two axes, allowing for the generation of multiple contact points at varying distances around the first point of contact. The multiple DST second points of contact were used to manually generate a toolpath with uniform spacing between the two points of contact. The original DST method used a symbolic algebra package to position the tool on a bi-quadratic surface; our extension is a numer- ical solution that allows positioning a toroidal tool on a tensor product Bezier surface. Further, we investigate the spread of possible second points of contact as the tool is spun around these two axes, demonstrating the feasability of using the method to control the machining strip width.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,411 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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