Запис Детальніше

ТОЧНОСТЬ РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЖИМОВ РЕЗАНИЯ ПРИ КОСВЕННОЙ ДИАГНОСТИКИ ТОКАРНОЙ ОБРАБОТКИ

Електронний архів E-archive DonNTU – (Electronic archive Donetsk National Technical University)

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title ТОЧНОСТЬ РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЖИМОВ РЕЗАНИЯ ПРИ КОСВЕННОЙ ДИАГНОСТИКИ ТОКАРНОЙ ОБРАБОТКИ
ACCURACY RECOGNITION OF REGIMES OF CUTTING AT INDIRECT DIAGNOSTIC OF TURNING
ТОЧНІСТЬ РОЗПІЗНАВАННЯ РЕЖИМІВ РІЗАННЯ ПРИ НЕПРЯМОЇ ДІАГНОСТИКИ ТОКАРСЬКОЇ ОБРОБКИ
 
Creator Медведев, Вадим
Медведев, Вячеслав
Гладченко, Анна
 
Subject cutting regimes
an artificial intellect
 
Description In paper the method of diagnostic of regimes of cutting of turning process with CNC
on the basis of an artificial intellect mathematical apparatus is illustrated. Ground experiments
the possibility of indirect diagnostic of regimes of cutting directly in process mechanic is
proved. It is revealed, that the bulk of a mistake of diagnostic in such systems is necessary at the
moment of instrument incision/rerun. It is shown, that the block of detection of the moments of
incision and overtravel considerably increments accuracy of recognition of system
В статье пояснён метод диагностики режимов резания токарной опера-
ции с ЧПУ на основе математического аппарата искусственного интеллекта. На ос-
новании экспериментов доказана возможность косвенной диагностики режимов реза-
ния непосредственно в процессе механообработки. Рассчитана точность диагностики
отдельно для трёх составляющих режимов резания. Выявлено, что большая часть
ошибки диагностики в таких системах приходится на момент врезания/перебега ин-
струмента. Показано, что блок выявления моментов врезания и перебега значительно
увеличивает точность распознавания системы
 
Date 2012-03-13T13:15:12Z
2012-03-13T13:15:12Z
2011
 
Type Article
 
Identifier 2073-3216
http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/8160
 
Relation 42;
 
Publisher Прогресивні технології і системи машинобудування: Міжнародний зб. наукових праць. – Донецьк: ДонНТУ, 2011. Вип. 42. – 324 с.