Numerical and experimental modal analysis of machine tool spindles accounting for system decay and its application to chatter avoidance.
Notice bibliographique
Résumé
Cycle time, which is the time it takes to machine a certain part, has undergone a great deal of scrutiny as it is directly related to a company's profitability. When trying to machine a part as quickly as possible, selecting the wrong cutting parameters will cause chatter. Tight surface finish and thickness tolerances are usually required by customers. Money lost due to rework and scrap from the destructive nature of chatter has driven a significant number of research studies. It is well established that chatter is directly linked to the natural frequency of the cutting system. As the spindle ages, the vibrational characteristics of the system change. The wear in the spindle bearings causes the system stiffness to decline which results in the changing of natural frequency changing. This change causes the stability lobes to shift. This shift could render a usually stable cut unstable, causing poor surface finish. Excessive chatter can also damage the spindle and shorten its usable life. The objective of this study is to predict the vibrational behaviour of a spindle as it ages. This will be done for spindles utilized under different production constraints. A model of the spindle is also developed by exploiting its Dynamic Stiffness Matrix (DSM) and applying the proper boundary conditions. These results will then be compared to the experimental results obtained from tap testing different spindles to validate and tune the model. Once the static (non-spinning) results are confirmed and the spindle model tuned to represent the real system, the DSM formulation will then be extended to include varying rotational speeds and relevant boundary condition for further modelling purposes. Ultimately, the goal of this research is to develop a procedure to be able to select the correct cutting parameters over the life cycle of the spindle while minimizing the number of tap tests done on the spindle.
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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 ».