Castellano ‘Collision-free Tool Motion Planning for 5-Axis CNC Machining with Toroidal Cutters’ gana el premio al Mejor Artículo en el SPM 2024

• El artículo es una colaboración entre el grupo MATHDES del BCAM y el departamento de matemáticas de la Universidad de Bohemia Occidental (UWB). Los autores son Juan Zaragoza Chichell (doctorando en BCAM), Alena Rečková (Departamento de Matemáticas, Facultad de Ciencias Aplicadas, UWB), Michal Bizzarri (profesor asociado en UWB) y Michael Bartoň (líder de grupo e investigador asociado Ikerbasque en BCAM). El trabajo fue publicado en la revista Computer-Aided Design (CAD, Elsevier) en agosto de 2024.

El SPM es un evento clave y una serie de conferencias internacionales organizadas anualmente con el apoyo de la Solid Modeling Association (SMA). BCAM se complace en anunciar que el artículo titulado "Collision-free Tool Motion Planning for 5-Axis CNC Machining with Toroidal Cutters" ha sido galardonado con el Best Paper Award (Premio al Mejor Artículo) en el Symposium on Solid and Physical Modeling (SPM 2024).

El SPM 2024 se celebró en la Universidad Concordia en el verano de 2024. La conferencia aborda todos los aspectos del modelado geométrico y físico, y su aplicación en diseño, análisis y fabricación, así como en áreas biomédicas, geofísicas y de entretenimiento digital, entre otras. La conferencia también sirve como ceremonia de entrega del Premio Pierre Bézier 2024 por contribuciones al modelado sólido, físico y de formas.

El premio al Mejor Artículo se entregó durante la conferencia, destacando avances pioneros en diseño y modelado computacional. De entre 48 candidaturas, solo 13 fueron seleccionadas para su presentación y posterior publicación en un número especial de Computer-Aided Design (CAD).

Este logro refleja el excelente trabajo de todo el equipo y refuerza el liderazgo de BCAM en la investigación computacional de vanguardia. El Centro se enorgullece de este notable éxito y espera seguir avanzando en el conocimiento científico.

Resumen (Abstract): La detección de colisiones es una parte crucial del mecanizado CNC; sin embargo, muchos algoritmos de vanguardia comprueban las colisiones como un proceso posterior a la planificación de la trayectoria, o utilizan enfoques conservadores que resultan en una baja precisión de mecanizado. Proponemos una prueba de detección de colisiones rápida que no requiere la costosa construcción del espacio de configuración ni un muestreo de alta resolución del eje de la fresa, y utiliza la información de los puntos vecinos para descartar eficientemente los puntos del eje que no pueden causar colisiones. Esta prueba se incorpora directamente en la etapa de planificación del movimiento de la herramienta, permitiendo el diseño de movimientos de alta precisión para una fresa toroidal a lo largo de geometrías de forma libre. Validamos nuestro algoritmo en diversas superficies de referencia, demostrando que nuestros resultados proporcionan aproximaciones de alta calidad con movimientos que garantizan la ausencia de colisiones.

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