Predicting the cumulative variation of 3-D mechanical assemblies using an ‘Idea Algebra’ framework

2022

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1080/09544828.2022.2084330
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Improving productivity and performance of products require professional tolerance analysis and variation control and, in this context, to make sure the final product will achieve the aimed function, analysing the cumulative effects of component tolerances in an assembly is necessary. Such tolerance analysis generally involves complex and tedious calculations which take time and are susceptible to human error; therefore, for automating this process, computer-aided tolerance (CAT) systems have been used extensively. They are, however, complicated and also require relatively detailed definitions of an assembly (CAD models) before they can be used. In this paper, system topology with highly abstracted geometrical information is translated into an analytical vector model based on a semantic tool in the manner of an ‘idea algebra’. Tolerances may be defined at any level of the system (ranging from the component level to the system-level function), to more readily realise the design intent. This lightweight 3D-capable representation is possible already at an early concept stage, prior to CAD, and persists and is updated throughout the design process. Using a comparative numerical simulation-based study, it was demonstrated that the presented method provides quicker computation with equally accurate output as CAT, while requiring substantially lower complexity of input.