ニューラルネットワークによる切削工具摩耗状態の推定
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概要
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Neural network is applied to estimate the durability of a high-speed cutting tool for stainless steel. The lifetime of the tool is categorized into three conditions : 'good cutting condition', 'forced cutting condition' and 'end of tool lifetime'. The vibration data for classifying into the three cutting conditions are obtained from an acceleration sensor attached to the tool. These vibration data are transformed into power spectrum data by FFT. The neural network used in this study is constructed using three layers of processing units. Three typical patterns of the power spectrum data according to the three cutting conditions are used to train the neural network. The performance of the neural network in classifying into the three cutting conditions is tested by applying the power spectrum data for every sample. The experimental results show that the neural network is capable of estimating the lifetime condition of the cutting tool
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 1992-06-25
著者
-
金城 寛
琉球大学 工学部 機械システム工学科
-
大松 繁
徳島大学工学部知能情報工学科
-
福本 功
琉大
-
福本 功
琉球大学工学部機械システム工学科
-
山本 哲彦
琉球大学工学部
-
金城 寛
琉球大学短期大学部
-
大松 繁
徳島大学工学部
-
福本 功
琉球大学工学部
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