Computer aided design of the manufacturing technology for fasteners is presented in the paper. This work puts special emphasis on the tool wear analysis. The particular objectives of the work were twofold. The first objective wss selection of the tool wear model and identification of coefficients in this model on the basis of measurements of tool shapes in industrial processes. Measurements after various number of produced forgings were performed and coefficient in the tool wear model was identified using inverse approach. In the second part of the paper the idea of simulation of the manufacturing chain is adapted to the analysis of the tool wear. Simulations of various variants of manufacturing chains were performed and the alternative, which gives the longest tool life, was selected. Industrial trials were performed for the selected cycle and the efficiency of this cycle was evaluated.
PL
Przedmiotem artykułu jest wspomagane komputerowo projektowanie technologii wytwarzania elementów złącznych. Specjalny nacisk położono na analizę zużycia narzędzi. Cele pracy były dwojakie. Pierwszym celem był dobór modelu zużycia narzędzi i identyfikacja współczynników w tym modelu na podstawie pomiarów wykonanych w przemysłowym procesie kucia. Pomiary przeprowadzono dla różnej liczby wykonanych odkuwek i współczynniki w modelu zużycia narzędzi wyznaczono stosując analizę odwrotną. W drugiej części artykułu opracowany model zużycia narzędzi zaadaptowano do idei symulacji całego cyklu wytwarzania elementów złącznych. Wykonano symulacje różnych wariantów cykli wytwarzania i wybrano wariant dający najdłuższy czas życia narzędzi. Przeprowadzono próby w warunkach przemysłowych dla wybranego wariantu i oceniono jego wydajność.
This paper presents a methodology for modeling the Wiener, Hammerstein and feedback-nonlinear systems via orthonormal basis and radial basis functions. The approach is computationally effective, in particular, in terms of elimination of the disastrous bilinearity effect due to the use of regular or inverse orthonormal basis functions to model the linear dynamic block. Scaling parameters of orthonormal basis and radial basis functions are updated recursively using the stochastic gradient method. The modeling of a nonlinear static block with radial basis functions is particularly recommended for the Hammerstein and feedback-nonlinear systems. A simulation study for the magnetic levitation process confirms the attractiveness of the approach.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.