کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1698676 | 1519304 | 2016 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Stochastic Tool Wear Prediction for Sustainable Manufacturing
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی اشتغال به کار برای تولید پایدار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی سایش ابزار، مدل سازی تصادفی، فیلتر ذرات
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی صنعتی و تولید
چکیده انگلیسی
To provide scientific support for decision-making in critical applications such as maintenance scheduling and inventory management, tool wear monitoring and service life prediction are of significance to achieving sustainable manufacturing. Past research typically assumed time-invariant machining settings in modeling wear progression, hence is limited in accurately tracking varying wear rates. This paper presents a stochastic joint-state-and-parameter model with machining setting as a parameter that affects the state evolution or tool wear propagation. The model is embedded in a particle filter for recursive wear state prediction. Effectiveness of this method is verified through experimental data measured on a CNC milling machine.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia CIRP - Volume 48, 2016, Pages 236–241
Journal: Procedia CIRP - Volume 48, 2016, Pages 236–241
نویسندگان
Peng Wang, Robert X. Gao,