Статистический анализ данных вибрации и сила
Основываясь на наблюдении данных, он обнаружил, что вибрации данных записанные акселерометром подробнее, чем, данные, полученные с помощью динамометра под влиянием забивания стружки. В период отбора соответствующих статистический параметр, выбирается учитывая несколько теорий. Такая проверка дает во времени диаграмму домена, генерируемую датчиками, и взаимосвязь между условием резания к статистически близка построенным графикам. В таблице 3 видно, что все статистические данные вибраций, кроме асимметрии, способны фиксировать хорошее и тупое состояние согласно статистических диапазонов для экспериментов от 1 до 10. Однако явления были изменены, когда были проанализированы скважины с номерами от 11 до 25. Статистические характеристики, кроме эксцесса, не могут различать тупое и сломанное сверло. Это происходит из-за небольших числовых различий между данными тупых и сломанных. Так, для того чтобы провести различие между этими двумя данными, требуется использование более чувствительных методов анализа. Основанный на Махфузе [11], метод говорит, что эксцесс чувствителен к появлению шипы или импульса во временной области вибрации сигнала. Он способен различать тупые и данные перелома. На рисунке 2 (e), если значение ускорения превышает 17,13 м / с2, инструмент находится в «тупой» области и если он ниже, чем в «хорошей» зоне. Между тем, если значение, превышающее 28,62 и выше, находится в переломной области.
|
|
|
а). Средний анализ
б). RMS-анализ
с). Анализ стандартного отклонения
г). Анализ Эксцесса
е). Анализ асимметрии
Рисунок 3 (a-e). Статистический анализ данных о силе
Анализ данных по разной геометрии инструмента
Как объяснялось ранее, для эксперимента № 6используется отверстие с новой глубиной 80 мм.
Технические характеристики инструментов для сравнения показаны в таблице 1. Основываясь на данных, как и ожидалось, инструмент не сломан, оба инструмента завершили работу плавно. Однако было установлено, что значение силы для инструмента 2 ниже инструмента 1 до 34 процентов при анализе с помощью нескольких статистических параметров. Это связано с формой канавок, где более широкие канавки, управление потоком стружки лучше, и это может позволить инструменту сверлить глубже. Материал инструмента 2 также влияет на производительность, твердый материал инструмента может противостоять влиянию, трение между инструментом и поверхностью материала а также может предотвратить износ. Таблица 5 показывает значения силы для обоих инструментов, анализируются несколько
статистических параметров.
|
|
|
Таблица 5. Значения силы анализа по статистическим параметрам
Тип инструмента Инструмент Среднее значение RMS
стандарт
отклонение
Угнетение эксцесса
1 Шервуд
SHR-025 497,41 589,41 283,68 5,242 1,053
2 OSG 267,84 323,15 180,28 2,758 0,663
Вывод
В этой статье приводится краткое описание характеристик инструмента и состояние стандартной дрели глубокого твиста. Сигнал анализировался несколькими статистическими параметрами. Было установлено, что данные генерируемые вибрациями, более сфокусированы на инструменте, прогиб между тем заставляет забитые данные забивать чип.
Выразительность и асимметрия - статистические параметры для представления инструмента глубокого сверления, для сигналов вибраций и сил. Результаты также показывают, что геометрия повлияла на производительность
инструментов. Инструмент с широкими канавками может позволить себе больше глубина резки, она также рекомендуется для техники глубокого сверления. Мы полагаем, что результаты этого исследования полезны в определении подходящего метода анализа, который будет использоваться для разработка онлайн-системы мониторинга состояния инструмента, определения стадии жизненного цикла третичного инструмента и поможет избежать потерь при разрыве инструмента во время сверления.
|
|
|
Благодарности
Авторы хотели бы быть обязаны Министерству
Науки, технологий и инноваций (MOSTI) и
Universiti Malaysia Pahang за предоставление лаборатории
средств и финансовой помощи в рамках исследований в области электронной науки
проект фонда №. RDU140506.
Рекомендуемая литература
1. Эльзенхаймер, Дж., Либек, Т и Чаннерль, М. Ноч
viel ungenutztes Potenzial beim Bohren. Werkstatt
und Betrieb. 2003; 136 (11): 55-57.
2. Хайнеманн Р., Хиндуджа, С., Барроу Г. Использование
сигналы процесса для измерения износа инструмента
сверление небольших глубоких отверстий. Международный журнал
Технология Advance Manufacturing. 2007; 33: 243-
250
3. Presentetioneze.com. Статистические методы для
улучшение производственных процессов. Удалено из:
http://www.presentationeze.com/blog/statisticalmethods-
улучшение производственных процессов / 15
Апрель 2014 года
4. Ghoreishi M., Low, D.K.Y., Li, L. Сравнительный
статистический анализ конуса и округлости отверстий в
лазерное перкуссионное бурение. Международный журнал
Станки и производство. 2002; 42: 985-995
5. Кадам М.С., Патак, С.С. Экспериментальный анализ
и сравнительной эффективности покрытых и
Без покрытия.
Международный журнал исследований в области механики
|
|
|
Инженерия и технологии. 2011; 1: 2249-5762
6. Rao, S. и Dr. Lewlyn L.R. Влияние процесса
факторы на износе сверла Twist при обработке gfrp
Композиты, применяя анализ дизайна Taguchi
И Anova Technique. Международный журнал
Передовые технологии и инженерные исследования
(IJATER). 2014; 4: 2250-3536
7. Гая, Х. Анализ и моделирование глубины резки
при концевом измельчении осажденного материала. Мастера
Тезисы, Университет Миссури
Технологии. 2011.
8. Pontuale, G., Farrelly, F.A., Petri, A., and Pitolli, L.
Статистический анализ сигналов акустической эмиссии для мониторинг состояния инструмента (TCM).
Дата добавления: 2018-11-24; просмотров: 115; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!