Milling force estimation based on spindle model
Freze kuvvetinin iş mili model tabanlı kestirimi
- Tez No: 920179
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÇALIŞKAN, PROF. DR. UMUT ORGUNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sistem Dinamiği ve Kontrol Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 263
Özet
Bu tez, motor akımları, voltajları ve açısal enkoder geri bildirimi gibi içsel sinyalleri kullanarak frezeleme kesme kuvvetlerinin gerçek zamanlı tahmini için bir yöntem önermektedir. Yaklaşım, elektrik alt sistemi bir AC indüksiyon motorunu içeren ve mekanik alt sistemi iki ataletli bir sistem olarak temsil edilen bir iğ modeli üzerine kuruludur. Bilinmeyen motor parametreleri geleneksel yöntemlerle, mekanik alt sistemin bilinmeyen parametreleri ise frekans yanıt testleri ile belirlenmiştir. Genişletilmiş Kalman Filtresi, takım-iş parçası etkileşimi hakkındaki geometrik bilgileri sistem dinamikleriyle birleştirerek kesme kuvvetlerini tahmin eden bir gözlemci olarak kullanılmaktadır. Beş farklı tahmin yöntemi geliştirilmiştir. İlk yöntem tüm iğ modelini kullanmakta, ikinci yöntem senkron olmayan ölçümleri ele almakta, üçüncü yöntem yalnızca mekanik alt sisteme odaklanan indirgenmiş bir model uygulamakta, dördüncü yöntem ise kesme geometrisinin bilinmediği durumları ele almakta ve beşinci yöntem zamanla ölçüm sapmalarını telafi ederek dayanıklılığı artırmaktadır. Yöntemler, Deckel CNC freze tezgahı üzerinde uygulanmış ve doğrulanmıştır. Çeşitli proses parametreleri altında, farklı çap ve diş sayısına sahip takımlar kullanılarak performans ve dayanıklılık değerlendirilmiştir. Sonuçlar, bu tahmin yöntemlerinin pratik kesme işlemleri için etkili ve uyarlanabilir olduğunu göstererek önerilen yaklaşımın endüstriyel ortamlarda gerçek zamanlı uygulamalara uygunluğunu vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes a real-time estimation method for milling cutting forces, using intrinsic signals such as motor currents, voltages, and angular encoder feedback. The approach relies on a spindle model with electrical and mechanical subsystems, where the electrical subsystem includes an AC induction motor and the mechanical subsystem is represented as a two-inertia system. Unknown motor parameters are identified through traditional methods, while frequency response tests determine unknown mechanical subsystem parameters. The Extended Kalman Filter serves as an observer, estimating forces by integrating system dynamics with geometry-based tool-workpiece interaction data. Five distinct estimation methods are developed. The first method uses the entire spindle model; the second addresses asynchronous measurements; the third employs a reduced model focusing only on the mechanical subsystem; the fourth accommodates cases with unknown cutting geometry; and the fifth compensates for measurement drift, enhancing robustness over time. The methods are implemented and validated on a Deckel CNC milling machine setup. Tests are conducted under various process parameters, with tools of differing diameters and teeth counts, to evaluate performance and robustness. Results demonstrate the effectiveness and adaptability of these estimation methods for practical cutting operations, underscoring the proposed approach's suitability for real-time applications in industrial settings.
Benzer Tezler
- Kesici takım dinamiğinin modellenmesi ve analizi
Modeling and analysis of cutting tool dynamic
BAYRAM SERCAN BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiGazi Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN KORKUT
- Mechanics and thermal modeling of micro milling
Mikro frezelemenin mekaniği ve ısı modellemesi
ALİ MAMEDOV
Doktora
İngilizce
2015
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL LAZOĞLU
- Milling force estimation using angular domain harmonics with Kalman filter using acceleration data
Açısal alan harmonikleri ile frezeleme kuvvetlerinin ivme verisi kullanılarak Kalman filtre ile tahmin edilmesi
MERT İLME
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÇALIŞKAN
PROF. DR. RAİF TUNA BALKAN
- Frezelemede yapay sinir ağları kullanarak, çok elemanlı kuvvet ölçümlerine dayalı takım durumu izleme
Tool condition monitoring, based on multi-component force measurements using artificial neural network in milling
HACI SAĞLAM
Doktora
Türkçe
2000
Makine MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÜNÜVAR
- Kalıp parçalarının frezelenmesi sonucunda oluşan yüzey pürüzlülüğünün optimizasyonu
Optimization of surface roughness occurred in the result of end milling mould parts
HASAN ÖKTEM
Doktora
Türkçe
2009
Makine MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEHMİ ERZİNCANLI
PROF. İBRAHİM UZMAN