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Enregistrement W4408909728 · doi:10.1016/j.cirpj.2025.03.005

Advanced ultra-high precision system (NanoCyl) for accurate cylindricity measurements

2025· article· en· W4408909728 sur OpenAlexaff
Rim Bennoune, Gengxiang Chen, Saint-Clair Toguem Tagne, Alain Vissière, Mohamed Damak, Charyar Mehdi-Souzani, Nabil Anwer, J.R.R. Mayer, Hichem Nouira

Notice bibliographique

RevueCIRP journal of manufacturing science and technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Partnership on Metrology
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving ultra-high precision in manufacturing relies on accurate measurement systems, especially for geometries like cylindricity, which are fundamental components for precision engineering. However, current commercial cylindricity measuring machines struggle to provide the required ultra-high precision or comprehensive error analysis. This work develops an ultra-high precision cylindricity measuring machine (NanoCyl) for cylindricity profile extraction and accurate defect assessment with nanometre uncertainty. The NanoCyl incorporate the dissociated metrology structure and strict adherence to the Abbe principle, ensuring unparalleled accuracy by minimising external and internal disturbances. With in-situ calibration of capacitive probes and advanced data processing, the NanoCyl maintains traceability to the SI metre to ensure the high-precision performance. Error separation techniques (EST) are integrated into the NanoCyl to further eliminate the machine axis errors and optimise the measurement uncertainty. The NanoCyl can evaluate the three main components of cylindricity, as defined by ISO 12180–1: cross-section deviations through EST, median line deviations from harmonic signal analysis, and radial deviations using synchronised measurements from opposite probes. Experimental validation demonstrates the NanoCyl’s capability to achieve a standard measurement uncertainty within a few tens of nanometres. These findings highlight its potential for significantly improving the accuracy of cylindricity measurements, ensuring better quality control in high-precision manufacturing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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