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J-GLOBAL ID:202202242470508508   整理番号:22A0501099

決定木モデルと結合した適応変分モード分解法を用いた薄肉フライス加工におけるびびり同定【JST・京大機械翻訳】

Chatter identification in thin-wall milling using an adaptive variational mode decomposition method combined with the decision tree model
著者 (3件):
資料名:
巻: 236  号: 1-2  ページ: 51-63  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0712A  ISSN: 0954-4054  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)
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チャタは,工作物の低剛性と減衰のため,薄壁部品ミリングプロセスで発生する傾向がある。それは機械加工表面を粗くして,工具寿命を短くして,このように検出して,防止しなければならない。しかし,薄肉部品の多モードおよび時変動力学は非定常および多成分切削信号を生成し,びびり発生を正確に同定するのを困難にする。本論文では,適応変分モード分解とディシジョンツリーに基づく効果的なびびり同定法を提示して,この問題に取り組んだ。適応変分モード分解を用いて,生音響信号をいくつかのサブ信号に適応的に分解して,ディシジョンツリーを用いてびびり閾値を自動的に決定した。最初に,多中心周波数信号処理の収束を解析し,変分モード分解の精度と密接に関連することを証明した。その後,基準を,変分モード分解の中心周波数を初期化するために設定し,それに基づいて,良好な計算効率を有する適応エネルギー比ベースの方法を提示して,原信号から主成分の周波数を抽出した。初期中心周波数と変分モード分解モード数を同時に得た。結果として,生信号を,その主成分を含むいくつかのサブ信号に適応的に分解した。次に,サブ信号の正規化エネルギーとサンプルエントロピーを選択し,自動びびり同定のためのディシジョンツリーモデルを確立する。薄肉板上のいくつかのミリング試験を行い,提案した方法を検証した。結果は,びびりが提案方法を用いて正確に効率的に同定できることを示した。Copyright IMechE 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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フライス加工 

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