on-line tool wear estimation through artificial neural networks
محل انتشار: کنفرانس بین المللی مدل سازی غیر خطی و بهینه سازی
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,076
فایل این مقاله در 16 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:
ICNMO01_306
تاریخ نمایه سازی: 19 اسفند 1391
چکیده مقاله:
On-line tool conditioning monitoring (TCM) is an essential feature of modern sophisticated and automated machine tools. Appropriate and timely decision for tool-change is urgently required in the machining systems. Ample researches have been carried out in this direction. Recently artificial neural networks (NN) are applied for this purpose in conjunction with suitable sensory systems. Its fast processing capability is well-suited for quick estimation of tool condition and corrective measure to be taken. The present work uses back-propagation type training and feed-forward testing procedures for the neural networks. Three models using different force parameters are tried to monitor tool wear on-line. The close estimation of the modeled output to the actual wear value demonstrates the possibility of successful tool wear monitoring
کلیدواژه ها:
نویسندگان
R Askari
Islamic Azad University of Semnan ,Department of Mechanical Engineering, Semnan, Iran
Mohammad Jafar Ostad Ahmad Ghorabi
Islamic Azad University of Semnan ,Department of Mechanical Engineering, Semnan, Iran
N Askari
Technical and Vocational College Sama, Chamestan, Mazandaran, 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 :