Influence of Machining Parameters on Dynamic Errors in a Hexapod Machining Cell
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dynamic errors from the robotic machining process can negatively impact the accuracy of manufactured parts. Currently, effectively reducing dynamic errors in robotic machining remains a challenge due to the incomplete understanding of the relations hip between machining parameters and dynamic errors, especially for hexapod machining cell. To address this topic, a dynamic error measurement strategy combining a telescoping ballbar, an Unscented Kalman Filter (UKF), and particle swarm optimization (PSO) was utilized in robotic machining. The machining parameters, including spindle speed, cutting depth, and feeding speed, were defined using the Taguchi method. Simultaneously, vibrations during machining were also systematically measured to fully comprehend the nature of dynamic errors. Experimental results indicate that dynamic errors in a hexapod machining cell (HMC) are significantly amplified in machining setups, ranging from 4 to 20 times greater compared to non-machining setups. These errors are particularly influenced by machining parameters, especially for spindle speed. Furthermore, the extracted dynamic errors exhibit comparable frequency distributions, such as spindle frequency and tool passing frequency, to the vibration signals obtained at the chosen sampling rate. This expands the application and enhances the comprehension of dynamic errors for spindle and cutting tool condition recognition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».