Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2017

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: wykrywanie stabilności

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Stability analysis of radial turning process for superalloys

Jiménez A., Boto F., Irigoien I., Sierra B., Suarez A.

Management Systems in Production Engineering

2017

nr 3 (25)

158--162

Stability detection in machining processes is an essential component for the design of efficient machining processes. Automatic methods are able to determine when instability is happening and prevent possible machine failures. In this work a variety of methods are proposed for detecting stability anomalies based on the measured forces in the radial turning process of superalloys. Two different methods are proposed to determine instabilities. Each one is tested on real data obtained in the machining of Waspalloy, Haynes 282 and Inconel 718. Experimental data, in both Conventional and High Pressure Coolant (HPC) environments, are set in four different states depending on materials grain size and Hardness (LGA, LGS, SGA and SGS). Results reveal that PCA method is useful for visualization of the process and detection of anomalies in online processes.

Wykrywanie stabilności w procesach obróbki jest podstawowym składnikiem procesu projektowania wydajnych procesów obróbki. Automatyczne metody są w stanie określić kiedy nastąpi niestabilność i zapobiec ewentualnym awariom maszyny. W pracy przedstawiono różne metody wykrywania anomalii stabilności w oparciu o mierzone siły w procesie toczenia promieniowego nadstopów. W celu określenia niestabilności proponuje się dwie różne metody. Każda z nich jest testowana na podstawie rzeczywistych danych uzyskanych podczas obróbki materiałów: Waspalloy, Haynes 282 i Inconel 718. Dane doświadczalne, zarówno w środowisku konwencjonalnym, jak i przy chłodzeniu wysokociśnieniowym (HPC), zostały ustawiane w czterech różnych stanach w zależności od wielkości ziarna i twardości materiału (LGA , LGS, SGA i SGS). Wyniki pokazują, że metoda analizy głównych składowych (PCA) jest przydatna do wizualizacji procesu i wykrywania nieprawidłowości w bieżących procesach.