In the milling process, chatter, which results in poor surface quality的简体中文翻译

In the milling process, chatter, wh

In the milling process, chatter, which results in poor surface quality, dimensional errors, and reduced cutter and machine life, is one of the main limitations on performance. Consequently, a reliable, real-time detection method is desired to recognize chatter while it is developing. This study develops a novel method of online chatter identification for milling processes. In this method, optimized variational mode decomposition (OVMD) is used to decompose cutting force measurements, and the sub-components containing chatter information are extracted using a simulated annealing (SA) algorithm. The approximate entropy and the sample entropy are used to detect the onset of chatter. To evaluate the effectiveness of the proposed method, milling operations were performed and force measurements were collected for five types of operating conditions. The results show that the proposed method is suitable for detecting both continuous and intermittent chatter. Rather than establishing an absolute threshold for chatter detection, the onset of chatter is identified from relative changes in the entropy with time that occur under the various cutting conditions. The proposed method is shown to have greater sensitivity and stability than empirical mode decomposition (EMD).
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在铣削过程中,颤振是性能的主要限制之一,颤振会导致较差的表面质量,尺寸误差并缩短切刀和机器的使用寿命。因此,需要一种可靠的实时检测方法来识别正在发展的颤动。这项研究开发了一种用于铣削过程的在线颤振识别的新方法。在此方法中,使用优化的变分模式分解(OVMD)分解切削力测量值,并使用模拟退火(SA)算法提取包含颤动信息的子组件。近似熵和样本熵用于检测震颤的发生。为了评估所提出方法的有效性,进行了铣削操作并针对五种类型的操作条件收集了力的测量值。结果表明,该方法适用于连续和间歇性颤动的检测。不是为颤动检测建立绝对阈值,而是从在各种切削条件下发生的熵随时间的相对变化来识别颤动的发生。结果表明,与经验模态分解(EMD)相比,该方法具有更高的灵敏度和稳定性。
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在铣削过程中,磨动导致表面质量差、尺寸误差,刀具和机器寿命缩短,是性能的主要限制之一。因此,在开发中,需要一种可靠的实时检测方法来识别颤动。本研究开发了一种用于铣削工艺的在线颤动识别新方法。在此方法中,优化的变异模式分解 (OVMD) 用于分解切力测量,并使用模拟退火 (SA) 算法提取包含颤动信息的子组件。近似熵和样本熵用于检测颤动的开始。为了评估拟议方法的有效性,进行了铣削操作,并收集了五种类型的操作条件的力测量。结果表明,该方法适用于检测连续和间歇颤动。与建立颤动检测的绝对阈值不同,从熵的相对变化中识别出颤动的开始,以及在各种切割条件下发生的时间。与经验模式分解 (EMD) 显示,该方法具有更高的灵敏度和稳定性。
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在铣削加工过程中,颤振是影响加工性能的主要因素之一,它会导致表面质量差、尺寸误差、刀具寿命和机床寿命降低。因此,在颤振发展过程中,需要一种可靠的、实时的检测方法来识别颤振。本文提出了一种新的铣削过程颤振在线识别方法。该方法采用优化变分模式分解(OVMD)对切削力测量值进行分解,并用模拟退火算法提取含有颤振信息的子分量。利用近似熵和样本熵来检测颤振的发生。为了评估该方法的有效性,进行了铣削操作,并收集了五种操作条件下的力测量。结果表明,该方法适用于连续和间歇颤振的检测。与建立颤振检测的绝对阈值不同,颤振的发生是根据不同切削条件下熵随时间的相对变化来确定的。与经验模态分解(EMD)相比,该方法具有更高的灵敏度和稳定性。<br>
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