Milling Burr Size Estimation Using Acoustic Emission and Cutting Forces
Notice bibliographique
Résumé
Burr formation is one of the main concerns usually faced by machining industries. Its presence leads to additional part edge finishing operations that are costly and time consuming. Burrs must be removed as they are source of dimensional errors, jamming and misalignment during assembly. In many cases burrs may injure workers during handling of machined part. Due to burr effect on machined part quality, manufacturing costs and productivity, more focus has been given to burr measurement/estimation methods. Large number of burr measurement methods has been introduced according to various criteria. The selection of appropriate burr size estimation method depends on number of factors such as desired level of quality and requested measuring accuracy. Traditional burr measurement methods are very time consuming and costly. This article aims to present empirical models using acoustic emission (AE) and cutting forces signals to predict entrance and exit burrs size in slot milling operation. These models can help estimating the burrs size without having to measure them. The machining tests were carried on Al 7075-T6 aluminum alloy using 3 levels of cutting speed, 3 levels of feed rate, 3 levels of cutting tool coating and 2 levels of depth of cut. Mathematical models were developed based on most sensitive AE parameters following statistical analysis, cutting forces and their interaction on predicting the entrance and exit burrs size. The proposed models correlate very well with the measured burrs size data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».