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Enregistrement W4391955382 · doi:10.1063/5.0194899

Slow tool servo machining of toric lens

2024· article· en· W4391955382 sur OpenAlexaff
Gagandeep Singh, Vinod Mishra, Harry Garg

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensCentennial College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiamond turningSurface (topology)OpticsServoComputer scienceMachiningDiamondMolding (decorative)GrindingMaterials sciencePhysicsGeometryMathematicsArtificial intelligenceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toric surface is part of a torus that has two different radiuses in two different directions. Toric surface is mainly used in optical components. In ophthalmology applications toric optical components are used as intraocular lenses, contact lenses and eyeglasses. Toric intraocular lenses are used to correct astigmatism. Toric shapes can be produced by different methods; most common methods of production are grinding, molding and diamond turning. In this study, Diamond Turning Machine with Slow Tool Servo (STS) configuration is utilized to fabricate toric lenses. Since toric is a rotationally non-symmetric surface, it requires synchronized motion of three axis. This synchronized motion is achieved using X, Z, and C-axis of the diamond turning machine. The effect of various types of tool paths on surface quality in terms of surface finish and profile accuracy is presented. By utilizing the optimum configuration for tool path generation, the profile accuracy of 0.8µm and surface finish of 15 nm is achieved.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2024
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