A Novel Elasto-Geometric Model Exploiting Loaded Circular Test on a Machine Tool
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A novel elasto-geometric model is introduced that simultaneously estimates joint compliances and geometric error parameters by employing the loaded double ball bar apparatus. The model parameters are estimated from tests at different force levels by distinguishing between errors that change with the applied force (compliance effect) from those that do not (geometric effects). At lower forces, the geometric errors are dominant whilst at higher forces compliance-induced errors dominate. By feeding the elasto-geometric model with pairs of adjacent force data the evolution of the estimated equivalent local compliance parameters and geometric errors with changes in the applied force are observed. Although theoretically unexpected, the estimated geometric errors also change across the force range. As the force increases the majority of equivalent compliance terms increase such as the dominant equivalent compliances CXXX and CYYY as well as the less significant compliances CXYX and CCCY. As for CCXY and CCYY, no clear trend was observed. Given this observed dependence of the compliance on the force level, the model was enriched by modeling the compliances as linear functions of the applied force. A single set of geometric errors could then be estimated and deemed valid across the load range. The root mean square error (RMSE) value for predicting the radial readings for all force levels for the constant and linearly variable compliance models are 0.0011 and 0.0009 mm, respectively, representing an 18% improvement for the linear compliance model. Both the constant and linearly variable compliance models exhibit over 91% fit to the experimental data with just over 1% improvement for the linear compliance model.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».