Vibration based Assessment of Tool Wear in Hard Turning using Wavelet Packet Transform and Neural Networks
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 321
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ADMTL-12-2_002
تاریخ نمایه سازی: 27 فروردین 1399
چکیده مقاله:
Demanding high dimensional accuracy of finished work pieces and reducing the scrap and production cost, call for devising reliable tool condition monitoring system in machining processes. In this paper, a tool wear monitoring system for tool state evaluation during hard turning of AISI D2 is proposed. The method is based on the use of wavelet packet transform for extracting features from vibration signals, followed by neural network for associating the root mean square values of extracted features with tool flank wear values of the cutting tool. From the result of performed experiments, coefficient of determination and root mean square error for the proposed tool wear monitoring system were found to be 99% and 0.0104 respectively. The experimental results show that wavelet packet transform of vibration signals obtained from the cutting tool has high accuracy in tool wear monitoring. Furthermore, the proposed neural network has the acceptable ability in generalizing the system characteristics by predicting values close to the actual measured ones even for the cutting conditions not encountered in the training stage.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
vahid pourmostaghimi
Department of Mechanical Engineering, University of Tabriz, Iran
Mohammad Zadshakoyan
Department of Mechanical Engineering, University of Tabriz, Iran
Morteza Homayon Sadeghi
Department of Mechanical Engineering, University of Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :