Un soporte de herramienta inteligente calibrado por aprendizaje automático para medir la fuerza de corte en el torneado fino y su aplicación a la fuerza de corte específica del acero de bajo carbono S15C
Autores: Tseng, Liang-Wei; Hu, Teng-Shan; Hu, Yuh-Chung
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un soporte de herramienta inteligente calibrado por aprendizaje automático para medir la fuerza de corte en el torneado fino y su aplicación a la fuerza de corte específica del acero de bajo carbono S15C
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Monitoreo en tiempo real
Fuerza de corte
Proceso de mecanizado
Portaherramientas inteligente
Sensor de fuerza
Red Neuronal Artificial
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
El monitoreo en tiempo real de la fuerza de corte en el proceso de mecanizado es crítico para mejorar la precisión del mecanizado, optimizar el proceso de mecanizado y optimizar la vida útil de la herramienta; sin embargo, los dinamómetros son demasiado caros para ser utilizados ampliamente por los usuarios de máquinas herramienta. Por lo tanto, este artículo presenta un aparato simple y económico: un portaherramientas inteligente para medir la fuerza de corte de las herramientas de torneado en el torneado de acabado. El aparato no cambia la estructura de la herramienta de torneado. Consiste en un portaherramientas y una lámina de sensor de fuerza piezorresistivo, y transmite la señal a través de comunicación inalámbrica Bluetooth. En lugar de lidiar con el hardware del circuito, este artículo utiliza el modelo de Red Neuronal Artificial (ANN) para calibrar con éxito el problema del desplazamiento por calentamiento del sensor de fuerza piezorresistivo. Este método de software es simple y considerablemente más barato que el método de hardware. Para la capacidad de medición de fuerza del portaherramientas inteligente, la interferencia cruzada entre fuerzas ortogonales es muy pequeña y, por lo tanto, puede ser ignorada. La lectura de fuerza del portaherramientas inteligente posee alta repetibilidad para los mismos parámetros de torneado y alta precisión dentro de los grupos de experimentos. Los autores aplican el portaherramientas inteligente para cortar el acero de bajo carbono S15C y determinar su fuerza de corte específica en el torneado fino. El modelo de fuerza de torneado fino resultante concuerda muy bien con la medición. Su desviación absoluta media es del 3.87% y su desviación estándar es del 1.55%, lo que revela que la precisión y exactitud del portaherramientas inteligente y del modelo de fuerza de torneado fino son ambas buenas.
Descripción
El monitoreo en tiempo real de la fuerza de corte en el proceso de mecanizado es crítico para mejorar la precisión del mecanizado, optimizar el proceso de mecanizado y optimizar la vida útil de la herramienta; sin embargo, los dinamómetros son demasiado caros para ser utilizados ampliamente por los usuarios de máquinas herramienta. Por lo tanto, este artículo presenta un aparato simple y económico: un portaherramientas inteligente para medir la fuerza de corte de las herramientas de torneado en el torneado de acabado. El aparato no cambia la estructura de la herramienta de torneado. Consiste en un portaherramientas y una lámina de sensor de fuerza piezorresistivo, y transmite la señal a través de comunicación inalámbrica Bluetooth. En lugar de lidiar con el hardware del circuito, este artículo utiliza el modelo de Red Neuronal Artificial (ANN) para calibrar con éxito el problema del desplazamiento por calentamiento del sensor de fuerza piezorresistivo. Este método de software es simple y considerablemente más barato que el método de hardware. Para la capacidad de medición de fuerza del portaherramientas inteligente, la interferencia cruzada entre fuerzas ortogonales es muy pequeña y, por lo tanto, puede ser ignorada. La lectura de fuerza del portaherramientas inteligente posee alta repetibilidad para los mismos parámetros de torneado y alta precisión dentro de los grupos de experimentos. Los autores aplican el portaherramientas inteligente para cortar el acero de bajo carbono S15C y determinar su fuerza de corte específica en el torneado fino. El modelo de fuerza de torneado fino resultante concuerda muy bien con la medición. Su desviación absoluta media es del 3.87% y su desviación estándar es del 1.55%, lo que revela que la precisión y exactitud del portaherramientas inteligente y del modelo de fuerza de torneado fino son ambas buenas.