|
eaDonNTU, Donetsk >
Факультет интегрированных и мехатронных производств (ФИМП) >
Кафедра технологии машиностроения >
Научные публикации сотрудников кафедры ТМ >
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://ea.donntu.ru/handle/123456789/8043
|
| Название: | Разработка и исследования критерия диагностики состояния режущего инструмента, инвариантного к режимам резания |
| Другие названия: | Development and study of the cutting tool condition diagnostics criterion, which is invariant towards cutting modes
Розробка й дослідження критерію діагностики стану різального інструменту, інваріантного до режимів різання |
| Авторы: | Медведев, Вадим Вячеславович
Медведев, Вячеслав
Толкач, В. В.
Tolkach, V. V.
Medvedev, Vadim Vyacheslavovich |
| Ключевые слова: | diagnostics
artificial neuronet
режущий инструмент
режим резания
техническая диагностика |
| Дата публикации: | 2010 |
| Библиографическое описание: | Медведев, В. В.Разработка и исследования критерия диагностики состояния режущего инструмента, инвариантного к режимам резания / В. В. Медведев, В. Медведев, В. В. Толкач // Прогресивні технології і системи машинобудування : міжнар. зб. наук. пр. - Донецьк : ДонНТУ, 2010. Вип. 40. - С. 153-158. |
| Серия/номер: | 40; |
| Аннотация: | В статье приведен анализ существующих критериев диагностики состояния режущего инструмента. Предложен новый критерий, основанный на анализе производной функции износа во времени. Критерий может быть без каких-либо условий применён к широкому диапазону режимов резания: от силового резания до сверхтонкой лезвийной обработки. Даны рекомендации по построению диагностического устройства. Для значительного увеличения надёжности предложено его построение
на дискретных электрических компонентах, образующих обученную искусственную нейронную сеть. |
| Описание: | In work the analysis of existing criterions of an evaluation of a condition of the cutting
tool is conducted. Their classification is conducted. The criterion, invariant to modes of cut-
ting is developed. The measure is inferred on the basis of the assaying of existing measure of
diagnostic of an edge tool. Build-up of the device track ring pointed measure, bolted on dis-
crete devices is offered. It considerably raises reliability of its operation. The device circuit
diagrammed represents a tuned artificial neural net without tutoring function. |
| URI: | http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/8043 |
| ISSN: | 2073-3216 |
| Другие идентификаторы: | УДК 621.002 |
| Располагается в коллекциях: | Научные публикации сотрудников кафедры ТМ
|
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
|
