Analytical model for predicting tool wear in orthogonal machining of unidirectional carbon fibre reinforced polymer (CFRP)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Progressive tool wear due to abrasive carbon fibres is one of the main issues in machining of CFRP and responsible for the short tool life. Because of occurring wear during machining, the tool’s micro-geometry changes continuously resulting in higher process forces and an increasing risk for workpiece damages. In this paper, a novel analytical model is presented in order to predict the wear-related change of the micro-geometry in orthogonal machining of CFRP depending on the fibre orientation and the initial tool geometry. For this purpose, a concept called the wear rate distribution is introduced which represents a measure to quantify the wear rate along the active micro-geometry. Based on experimental investigation, it is shown that the shape of an arbitrary wear rate distribution between two closely spaced wear states can be approximated and parameterised with a “line - curve - line” approach. Using the authors’ previously published analytical force model, the wear rate distribution can be calculated as function of five wear parameters that are used to parameterise the active micro-geometry of an arbitrary wear state. Based on an iterative solver, this is used to simulate the tool wear progression during machining. For model validation, the simulation is compared to experimental data in terms of the cutting edge profiles, the amount of worn tool material and the process forces. Accordingly, the wear model is capable to reproduce the most important wear characteristics, e.g. the cutting edge rounding, the decreasing clearance angle and the increasing contact length at the flank face.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».