Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82856
Використовуйте наступні посилання для розповсюдження матеріалу в соціальних мережах: Рекомендувати цей матеріал
Назва Parameter Identification of Cutting Forces in Crankshaft Grinding Using Artificial Neural Networks
Автори Павленко, Іван Володимирович  
Saga, M.
Kuric, I.
Kotliar, A.
Basova, Y.
Trojanowska, J.
Іванов, Віталій Олександрович  
ORCID http://orcid.org/0000-0002-6136-1040
http://orcid.org/0000-0003-0595-2660
Ключові слова technological process
intensification
grinding parameters
ANN model
regression approach
Вид документа Стаття
Дати випуску 2020
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу) https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82856
Видавець MDPI
Ліцензія Creative Commons Зазначення Авторства 4.0 Міжнародна
Бібліографічний опис Pavlenko I, Saga M, Kuric I, Kotliar A, Basova Y, Trojanowska J, Ivanov V. Parameter Identification of Cutting Forces in Crankshaft Grinding Using Artificial Neural Networks. Materials. 2020; 13(23):5357.
Короткий огляд (реферат) The intensifying of the manufacturing process and increasing the efficiency of production planning of precise and non-rigid parts, mainly crankshafts, are the first-priority task in modern manufacturing. The use of various methods for controlling the cutting force under cylindrical infeed grinding and studying its impact on crankpin machining quality and accuracy can improve machining efficiency. The paper deals with developing a comprehensive scientific and methodological approach for determining the experimental dependence parameters’ quantitative values for cutting-force calculation in cylindrical infeed grinding. The main stages of creating a method for conducting a virtual experiment to determine the cutting force depending on the array of defining parameters obtained from experimental studies are outlined. It will make it possible to get recommendations for the formation of a valid route for crankpin machining. The research’s scientific novelty lies in the developed scientific and methodological approach for determining the cutting force, based on the integrated application of an artificial neural network (ANN) and multi-parametric quasi-linear regression analysis. In particular, on production conditions, the proposed method allows the rapid and accurate assessment of the technological parameters’ influence on the power characteristics for the cutting process. A numerical experiment was conducted to study the cutting force and evaluate its value’s primary indicators based on the proposed method. The study’s practical value lies in studying how to improve the grinding performance of the main bearing and connecting rod journals by intensifying cutting modes and optimizing the structure of machining cycles.
Розташовується у зібраннях: Наукові видання (ТеСЕТ)

Views

Canada Canada
1
China China
9007857
Germany Germany
17905692
Ireland Ireland
2213
Italy Italy
1
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
45
Singapore Singapore
1
Sweden Sweden
1
United Kingdom United Kingdom
359536
United States United States
46367858
Unknown Country Unknown Country
299320097
Vietnam Vietnam
164
Україна Україна
1186653

Downloads

China China
1
Germany Germany
2373286
Latvia Latvia
1
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
1
Singapore Singapore
1
South Africa South Africa
1
United Arab Emirates United Arab Emirates
7349214
United Kingdom United Kingdom
7349214
United States United States
17905694
Unknown Country Unknown Country
299320099
Vietnam Vietnam
1
Україна Україна
2373286

Files

Файл Розмір Формат Downloads
Pavlenko_Parameter_Identification_of_Cutting_Forces_2020.pdf 609 kB Adobe PDF 336670800

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.