文献

J-GLOBAL ID：201802230637501488   整理番号：18A1894940

乾式切削のための物理誘導赤外線画像特徴と人工神経回路網に基づくオンライン工具温度モニタリング法【JST・京大機械翻訳】

An Online Tool Temperature Monitoring Method Based on Physics-Guided Infrared Image Features and Artificial Neural Network for Dry Cutting

著者 (4件)： Lee Kok-Meng (State Key Laboratory of Digital Manufacturing and Equipment Technology, and School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Huang Yang (State Key Laboratory of Digital Manufacturing and Equipment Technology, and School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Ji Jingjing (State Key Laboratory of Digital Manufacturing and Equipment Technology, and School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Lin Chun-Yeon (George W. Woodruff School of Mechanical Engneering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 15  号： 4  ページ： 1665-1676  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,切削工具の内部ピーク温度をオンライン監視するために,赤外線(IR)熱画像から工具/チップ界面周辺の温度場を再構成する効率的な方法を提示した。工具温度場を2つの領域に分割した。すなわち,工具と周囲温度の間の熱伝達係数を解くための遠方場と,人工ニューラルネットワーク(ANN)が摩擦接触界面における未知の熱変化を説明するために訓練される近傍場である。ANN入力としてIR画像から物理ベースの特徴点を抽出する方法を検討した。推定接触温度に及ぼす画像分解能,特徴選択,チップ閉塞,接触熱変化,および測定雑音の影響を数値的および実験的に解析した。提案した方法を,有限要素解析を用いて数値シミュレーションと同様に,カスタム設計したテストベッド上の高分解能IR画像を用いて実験的に得られた「真の値」に対するANN推定表面温度を比較することによって検証した。温度監視法の概念実行可能性を市販の工具インサートを持つ工業用旋盤旋削センタで実証し,切削中の工具/チップ界面周辺の内部工具温度場は工具摩耗を監視し,厳しい作業環境における厳しい実時間要求(低コストと高精度を含む)のために監視することが困難な表面品質を保証する。本論文では,切削中の工具/チップ摩擦接触における内部ピーク温度を監視するために,非接触表面温度測定と高忠実度物理ベース計算モデルを組み合わせた潜在的に低コストな解を提示した。この物理に基づく方法は,少数の予め選択された特徴を必要とし,IR画像における任意のオクルージョンを検出し,置換するために,熱等温線と流線を使用する。この方法は高分解能(HR)画像に依存せず,ピーク温度が発生する工具先端近傍の急峻な温度勾配を推定し,比較的低コストのIR撮像装置で実現できる。熱伝導偏微分方程式(PDE)に対する解を基礎とする従来の最小二乗法とは異なり,ANNは,新しい二重場(遠方場および近接場)アプローチに基づく事前計算物理ベースモデルにより訓練される。ANNベースの方法は,実時間での時間要求PDEを解決する必要性を排除するだけでなく,切削中の接触界面における不確実な摩擦熱流束によるパラメータ変化を効果的に説明する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高分解能 ,  表面温度 ,  *切削 ,  シミュレーション ,  *赤外線 ,  遠方場 ,  *画像 ,  温度測定 ,  不確実性 ,  再構成 ,  *ニューラルネットワーク ,  表面性状 ,  旋削 ,  界面 ,  計算モデル
準シソーラス用語： 数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 乾式切削 ,  物理 ,  誘導 ,  赤外線画像 ,  人工神経回路網 ,  オンライン ,  工具温度 ,  モニタリング法