Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Preliminary evaluation of the applicability of F, V and AEsignals in diagnosis of ADI machining process

Tytuł:
Preliminary evaluation of the applicability of F, V and AEsignals in diagnosis of ADI machining process
Autorzy:
Myszka, D.
Bombiński, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/381921.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
austempered ductile iron
machining
diagnosis
ADI machining process
żeliwo sferoidalne
obróbka
diagnostyka
obróbka ADI
Źródło:
Archives of Foundry Engineering; 2014, 14, 1; 91-96
1897-3310
2299-2944
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In this study, a preliminary evaluation was made of the applicability of the signals of the cutting forces, vibration and acoustic emission in diagnosis of the hardness and microstructure of ausferritic ductile iron and tool edge wear rate during its machining. Tests were performed on pearlitic-ferritic ductile iron and on three types of ausferritic ductile iron obtained by austempering at 400, 370 and 320°C for 180 minutes. Signals of the cutting forces (F), vibration (V) and acoustic emission (AE) were registered while milling each type of the cast iron with a milling cutter at different degrees of wear. Based on individual signals from all the sensors, numerous measures were determined such as e.g. the average or maximum signal value. It was found that different measures from all the sensors tested depended on the microstructure and hardness of the examined material, and on the tool condition. Knowing hardness of the material and the cutting tool edge condition, it is possible to determine the structure of the material .Simultaneous diagnosis of microstructure, hardness, and the tool condition is probably feasible, but it would require the application of a diagnostic strategy based on the integration of numerous measures, e.g. using neural networks.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies