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Enregistrement W4397002069 · doi:10.3390/app14104266

Practical Estimation of Machine Tool Spindle Dynamics for Maintenance Decision Making

2024· article· en· W4397002069 sur OpenAlexaff
Patrick Chin, Jose M. DePavia, Stephen C. Veldhuis

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceEstimationDynamics (music)EngineeringSystems engineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Condition-based maintenance of a machine tool spindle unit is known to reduce the total cost of operation in a manufacturing environment. However, standard vibration monitoring thresholds, which are based only on average vibration energy levels, do not account for the machine’s dynamics, such as dynamic stiffness and damping ratios, which, ultimately, control the final quality of a machined workpiece. In this study, a new mechanical device is proposed for the estimation of spindle dynamics characteristics through measurement of the frequency response function (FRF) of the spindle. The device is simple, robust in a manufacturing environment, small, and requires no power source. The new device is shown to be comparable in performance to conventional impact hammer testing, with the advantage of being fully automated and capable of dynamic assessment on a rotating spindle. Such a device allows a machine tool operator to routinely monitor the stiffness and damping ratios of the spindle unit and make informed maintenance decisions based on meaningful changes in operating conditions that impact production.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,222

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,306 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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