Разработка научных основ системы интеллектуальной оценки износа режущего инструмента и адаптивного управления режимами резания
Ключевые слова:
износ режущего инструмента, машинное зрение, интеллектуальная оценка износа, моделирование с учётом физических закономерностей, неопределённость измерений, прогнозирование нагрузок резания, адаптивное управление, коррекция подачи, обработка на станках с ЧПУАннотация
В исследовании разрабатывается методологическая структура интеллектуальной оценки износа режущего инструмента и адаптивной коррекции режимов резания на станках с ЧПУ. Структура объединяет измерения средствами машинного зрения, оценивание состояния инструмента, прогнозирование нагрузок резания с учётом износа и коррекцию подачи на уровне супервизорного управления. Методология сочетает аналитическое моделирование и систематизированный анализ научных материалов. Последовательные изображения инструмента геометрически совмещаются и сегментируются для определения локальной, средней и максимальной ширины износа по задней поверхности. При оценке достоверности измерений учитываются неопределённости калибровки и определения границ. Многочастотная структура оценивания объединяет периодические визуальные наблюдения с более часто регистрируемыми сигналами процесса, учитывая соответствующие условия обработки. Оценённое состояние износа включается в модель нагрузки резания, а его неопределённость распространяется на прогнозируемую силу резания. Аналитическая зависимость показывает, что вклад неопределённости оценки износа определяется чувствительностью модели нагрузки к износу. Таким образом, достоверность измерений и неопределённость модели совместно влияют на степень доверия к прогнозам нагрузки. Структура создаёт основу для коррекции подачи в установленных пределах с учётом прогнозируемой нагрузки и её неопределённости. Полученные результаты устанавливают методологические связи между измерением, оцениванием, прогнозированием и управлением, а не подтверждают новые экспериментальные улучшения показателей обработки. Для калибровки моделей, оценки точности прогнозирования и практической эффективности управления в изменяющихся условиях обработки необходимы независимые испытания на станках с ЧПУ
Библиографические ссылки
Shuvo, M.M., King, P., Voigt, R., & Manogharan, G. (2025). Toward reducing casting defects via 3D risers via 3D sand-printing: A simulation study. International Journal of Metalcasting, 19, 876–889. https://doi.org/10.1007/s40962-024-01353-1
Abdulamer, D., Muhsan, A.A., & Hamdi, S.S. (2024). Utilizing Taguchi method and regression analysis for optimizing sand mould flowability. Archives of Foundry Engineering, 24(3), 5–9. https://doi.org/10.24425/afe.2024.151284
Zheng, J., Zhou, X., Yu, Y., Wu, J., Ling, W., & Ma, H. (2020). Low carbon, high efficiency and sustainable production of traditional manufacturing methods through process design strategy: Improvement process for sand casting defects. Journal of Cleaner Production, 253, 119917. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119917
Liu, H.; Meurer, M.; Bergs, T. Effect of cutting fluid supply conditions on tool loads during continuous and interrupted orthogonal cutting. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2024, 135, 5141–5155.
Zheng, J., Zhou, X., Yu, Y., Wu, J., Ling, W., & Ma, H. (2020). Low carbon, high efficiency and sustainable production of traditional manufacturing methods through process design strategy: Improvement process for sand casting defects. Journal of Cleaner Production, 253, 119917. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119917
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.