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Enregistrement W3039458171 · doi:10.1115/1.4047703

Fractional Calculus-Based Energy Efficient Active Chatter Control of Milling Process Using Small Size Electromagnetic Actuators

2020· article· en· W3039458171 sur OpenAlexafffund
Rajiv Kumar Vashisht, Qingjin Peng

Notice bibliographique

RevueJournal of vibration and acoustics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésControl theory (sociology)Robustness (evolution)ActuatorVibrationOptimal controlController (irrigation)Robust controlEngineeringVibration controlControl engineeringActive vibration controlControl systemComputer scienceMathematicsControl (management)Mathematical optimizationAcousticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For a larger depth of cutting above a certain critical value, self-excited vibrations occur in case of milling operations. This phenomenon of unstable milling tool vibrations is called chatter and is the main cause of the workpiece surface finish deterioration. The working life of the milling tool decreases substantially if the chatter is ignored. Active chatter control technique using the fractional order control methodology is investigated in the present work. Controller parameters are optimized by using the pattern search optimization technique. Electromagnetic actuators are used to generate the required control forces. The proposed technique is compared with the optimal loop shaping (LS) robust controller and optimal traditional proportional-derivative controller. It has been observed that the chatter can be avoided with relatively much less amplitude of control forces using the proposed controller. This aspect not only reduces the size of the required actuators but substantially reduces the control energy required to maintain stability. With the proposed controller, there is 168% saving in the control energy compared with the widely used robust control strategy. The robustness properties of the proposed controller are comparable with the loop shaping robust controller. Experimental results verify the efficiency and robustness of the proposed method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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