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J-GLOBAL ID：202102285471882228   整理番号：21A0578161

マイクロEDM掘削における工具摩耗と材料除去予測:データ駆動アプローチの利点【JST・京大機械翻訳】

Tool Wear and Material Removal Predictions in Micro-EDM Drilling: Advantages of Data-Driven Approaches

著者 (5件)： Bellotti Mattia (Department of Mechanical Engineering, KU Leuven and Member Flanders Make, 3001 Leuven, Belgium) ,  Wu Ming (Department of Mechanical Engineering, KU Leuven and Member Flanders Make, 3001 Leuven, Belgium) ,  Wu Ming (School of Mechanical and Electrical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhoug 510000, China) ,  Qian Jun (Department of Mechanical Engineering, KU Leuven and Member Flanders Make, 3001 Leuven, Belgium) ,  Reynaerts Dominiek (Department of Mechanical Engineering, KU Leuven and Member Flanders Make, 3001 Leuven, Belgium)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 18  ページ： 6357  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロ放電ドリル加工において,回帰モデルは,適用処理パラメータから材料除去率(MRR)と工具摩耗率(TWR)を予測するために一般的に使用される。しかし,これらのモデルは,加工パラメータが必ずしも実際の加工条件の代表ではないので,工具長さやギャップフラッシング効率などのいくつかの他の因子に依存するので,不正確である。予測精度を高めるために,本研究では工具摩耗と材料除去予測のためのデータ駆動回帰モデルの能力を調べた。MRRとTWRの予測における誤差は,回帰モデルの入力としてプロセスモニタリングを通して集めたデータを用いた場合,それぞれ約65%と85%減少することが示された。インプロセス工具摩耗予測のためのデータ駆動アプローチもドリル実験で実行され,穴深さのより正確な制御(深さ誤差の50%平均減少)がデータ駆動予測モデルを用いて達成できることを示した。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： *工具摩耗 ,  ドリル ,  放電加工 ,  加工条件 ,  回帰モデル ,  ドリル加工 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *材料除去 ,  プロセス監視 ,  *データ駆動 ,  材料除去率 ,  加工パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 放電加工 ,  マイクロホール ,  プロセスモニタリング ,  線形回帰

分類 (1件)： 特殊加工  (QC04000Y)

引用文献 (36件)：

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タイトルに関連する用語 (7件)： EDM ,  掘削 ,  工具摩耗 ,  材料除去 ,  予測 ,  データ駆動 ,  利点