Development of inline closed-loop vibration control in progressive die stamping using finite element simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern progressive dies are increasingly equipped with integrated sensors and actuators, thus enabling an improvement of the manufacturing process and an inline monitoring of the component quality. The design of the tooling is determined at an early stage and is largely based on the desired product and the specific production stages such as blanking, forming and punching. Nevertheless, malfunctions such as strip vibrations cannot always be foreseen and may occur during operation time, which may lead to reduced component quality and in the worst case to component collision or a damage of the tooling. Therefore, complex reworking or a reduction of the stroke rate and thus lower output quantity are often necessary for a reliable and stable process. Strip vibrations are often caused by the highly dynamic transportation of the strip in the tool and can have various causes. Among others, passive tooling components such as spring-loaded, hard stop limited strip lifter can be the cause of such vibrations. Strip lifter are always necessary when three-dimensional components are produced and have to be lifted out of the die for the feeding phase. The feeding phase takes place between two strokes of the stamping process. This work is aiming for a control strategy to suppress strip vibrations in various progressive die stamping processes based on closed-loop controlled active strip lifter. These strip lifter combine the spring-loaded passive standard strip lifter with an additional PID-controlled actuator. Taking the dynamics of the flexible strip during operation into account, a Finite Element Analysis (FEA) model of a progressive die tooling system is created. For the design of the control algorithm, the FEA model is connected to an environment for model-based design in a co-simulation. This approach allows modelling the influence of arbitrary control parameter settings on the movement curve of the strip, aiming for an increased stroke rate.
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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 | 0,001 |
| 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 ».