Surface roughness monitoring application based on artificial neural networks for ball-end milling operations

G. Quintana; M. L. Garcia-Romeu; J. Ciurana

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Surface roughness monitoring application based on artificial neural networks for ball-end milling operations

机译：基于人工神经网络的球面铣削表面粗糙度监测应用

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Surface roughness plays an important role in the performance of a finished part. The roughness is usually measured off-line when the part is already machined, although in recent years the trend seems to have been to focus on online monitoring. Measuring and controlling the machining process is now possible thanks to improvements and advances in the fields of computers and sensors. The aim of this work was to develop a reliable surface roughness monitoring application based on an artificial neural network approach for vertical high speed milling operations. Experimentation was carried out to obtain data that was used to train the artificial neural network. Geometrical cutting factors, dynamic factors, part geometries, lubricants, materials and machine tools were all considered. Vibration was captured on line with two piezoelectric accelerometers placed following the X and Y axes of the machine tool.

机译：表面粗糙度在成品零件的性能中起着重要作用。粗糙度通常是在零件已经加工后离线测量的，尽管近年来趋势似乎是集中在在线监控上。由于计算机和传感器领域的改进和进步，现在可以测量和控制加工过程。这项工作的目的是开发一种基于人工神经网络方法的可靠表面粗糙度监测应用程序，用于垂直高速铣削操作。进行了实验以获得用于训练人工神经网络的数据。几何切削因子，动态因子，零件几何形状，润滑剂，材料和机床均已考虑在内。通过沿机床X和Y轴放置的两个压电加速度计在线捕获振动。

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来源
《Journal of Intelligent Manufacturing》 |2011年第4期|共11页
作者
G. Quintana; M. L. Garcia-Romeu; J. Ciurana;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化系统;
关键词
Ball end mill; Cutting parameters; Surface roughness; Process monitoring; Neural network modeling;

机译：球头立铣刀;切削参数;表面粗糙度;过程监控;神经网络建模;

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