Entwicklung eines Kraftschätz-modells beim Fräsen
-
Christian Brecher
Kurzfassung
Die prozessparallele Vorhersage von Prozesskräften beim Fräsen hat das Potenzial, echtzeitfähige Regelungs- und Fertigungsanalysen an der Werkzeugmaschine durchzuführen. Mögliche Anwendungen sind beispielsweise die Online-Qualitätsvorhersage und -kontrolle des Werkstücks. Dieser Beitrag beschäftigt sich daher mit einem hybriden Ansatz, der maschineninterne Daten aus der NC-Steuerung mit einem virtuellen Materialabtragsmodell kombiniert, um die Prozesskraft in Echtzeit über ein künstliches neuronales Netz (KNN) vorherzusagen.
Abstract
Application of a modern, hybrid learning approach based on artificial neural networks (ANN) for the process-parallel estimation of the process force using machine-internal data. Process-parallel estimation of cutting forces during milling has the potential to run advanced closed-loop and manufacturing analytics at the machine tool in real time. Exemplary use case is the online quality control of the workpiece. Therefore, this article deals with a hybrid approach, which combines machine-internal data from the NC control with a virtual cutter engagement simulation to predict the process force in real time with an artificial neural network (ANN).
References
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© 2017, Carl Hanser Verlag, München
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