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J-GLOBAL ID：202102251361714242   整理番号：21A1474544

異なる金属切削機械と操業のためのアコースティックエミッションの理解【JST・京大機械翻訳】

Understanding Acoustic Emission for Different Metal Cutting Machinery and Operations

著者 (3件)： Nikhare Chetan P. (Department of Mechanical Engineering, The Pennsylvania State University, The Behrend College, Erie, PA 16563, USA) ,  Conklin Chris (Department of Electrical and Computer Engineering Technology, The Pennsylvania State University, The Behrend College, Erie, PA 16563, USA) ,  Loker David R. (Department of Electrical and Computer Engineering Technology, The Pennsylvania State University, The Behrend College, Erie, PA 16563, USA)
資料名： Journal of Manufacturing and Materials Processing (Web)  (Journal of Manufacturing and Materials Processing (Web))
巻： 1  号： 1  ページ： 7  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7223A  ISSN： 2504-4494  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械加工は,材料が完全または部分部品を調製するために除去される主要な製造技術の1つである。一般的に,これはまた,減算製造として参照される。切削工具と工作物の間の固体から固体への接触により,機械力学は様々な操作パラメータによって影響を受ける。これは,力と振動,従って雑音を発生する。切削工具は,その寿命に達し,切断への力を増加させ,従って,より多くの振動と雑音を生じる。本研究では雑音パラメータを考察した。32要素球状マイクロホンアレイ音響カメラシステムを用いて,加工工程中に放射される音を記録し,解析した。種々の産業機械工作装置のための始動,アイドリング,および負荷運転特性を,音響ビーム成形器マイクロホンシステムによって監視した。産業応用は,ベンチ研削盤,表面研削盤,垂直バンド鋸,旋盤,および垂直フライス加工機を含んだ。これらの過程から発生する音響雑音の解析は,共鳴音の周期的パターン間の類似性を実証することができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 共鳴 ,  雑音 ,  切削工具 ,  鋸 ,  研削 ,  研削盤 ,  旋盤 ,  フライス加工 ,  音響 ,  音波干渉 ,  アイドリング ,  *アコースティックエミッション ,  減算 ,  生産技術 ,  音波ビーム

著者キーワード (6件)： 音響信号 ,  ビームフォーマ ,  雑音画像 ,  機械加工 ,  研削 ,  フライス加工

分類 (1件)： 研削  (QC03000R)

引用文献 (36件)：

• Aramesh, M.; Shaban, Y.; Yacout, S.; Attia, M.H.; Kishawy, H.A.; Balazinski, M. Survival life analysis applied to tool life estimation with variable cutting conditions when machining titanium metal matrix composites (Ti-MMCs). Mach. Sci. Technol. 2016, 20, 132-147.
• Lopes Da Silva, R.H.; Bacci Da Silva, M.; Hassui, A. A probabilistic neural network applied in monitoring tool wear in the end milling operation via acoustic emission and cutting power signals. Mach. Sci. Technol. 2016, 20, 386-405.
• Bhuiyan, M.S.H.; Choudhury, I.A. Investigation of tool wear and surface finish by analyzing vibration signals in turning ASSAB-705 steel. Mach. Sci. Technol. 2015, 19, 236-261.
• Sanjay, C.; Neema, M.L.; Chin, C.W. Modeling of tool wear in drilling by statistical analysis and artificial neural network. J. Mater. Process. Technol. 2005, 170, 494-500.
• Nouri, M.; Fussell, B.K.; Ziniti, B.L.; Linder, E. Real-time tool wear monitoring in milling using a cutting condition independent method. Int. J. Mach. Tools Manuf. 2015, 89, 1-13.

タイトルに関連する用語 (4件)： 金属切削 ,  操業 ,  アコースティックエミッション ,  理解