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Enregistrement W4412200644 · doi:10.3390/mi16070805

Integrated CAD/CAM Approach for Parametric Design and High Precision Fabrication of Planar Curvilinear Structures

2025· article· en· W4412200644 sur OpenAlexafffund
Jonas T. Churchill-Baird, O. Remus Tutunea‐Fatan, Evgueni V. Bordatchev

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensNational Research Council CanadaWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCurvilinear coordinatesFabricationCADEngineering drawingMechanical engineeringPlanarDiamond turningComputer scienceGroove (engineering)EngineeringProcess (computing)Design flowGeometryMachiningComputer graphics (images)MathematicsElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Curvilinear V-grooves are increasingly employed in functional surfaces with applications ranging from fluidics to tribology and optics. Despite their widespread use, the accurate and repeatable fabrication of curvilinear V-grooves remains challenging due to their inherent geometric complexity and the lack of relevant commercial CAD/CAM systems. To address this, the present study proposes a CAD/CAM integrated framework capable of automating the design and fabrication of functional surfaces comprising curvilinear V-grooves generated by multi-axis single-point diamond cutting (SPDC). The framework is organized into three main functional blocks supported by seven secondary modules that encompass the entire process from V-groove geometry definition to cutting. The developed framework was practically validated by fabricating sinusoidal V-grooves on a flat surface and testing the capillary flow functionality of a curvilinear pattern. These results demonstrate the relevance of the integrated framework to curvilinear V-groove fabrication, thereby offering a versatile solution for certain types of surface engineering applications.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,542

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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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