Resumen

Los parámetros de un sistema tienen la aleatoriedad generalmente en el proceso de fresado, que influye en la estabilidad del fresado. Este trabajo utiliza la red neuronal para obtener un análisis exhaustivo de las influencias de los factores aleatorios en el fresado y propone un método para el análisis de fiabilidad de la estabilidad de la charla regenerativa en el fresado. Se establece un modelo dinámico del chatter regenerativo en el fresado y se obtiene un diagrama de lóbulos de estabilidad mediante el método de discretización completa (FDM). Se aplica la red neuronal para aproximar la relación funcional de la profundidad de corte axial límite; luego se calcula la fiabilidad con el método de simulación de Monte Carlo (MCSM) y el método de momentos (MM), respectivamente. Por último, se utilizan los resultados de un ejemplo para demostrar la eficacia y la precisión del método propuesto.

• Materias:Minería de datos Aerodinámica Cinemática Vehículo espacial Vehículo
• Subjects:Data mining Aerodynamics Kinematics Space vehicles Automobiles
• Palabras claves:red neuronal, fresado, diagrama de lóbulos de estabilidad, proceso de fresado, simulación monte carlo, estabilidad de chatter regenerativo, métodos de simulación carlo, modelo dinámico, métodos de discretización, análisis exhaustivo
• Keywords:neural network, milling, stability lobe diagram, process of milling, monte carlo simulation, regenerative chatter stability, carlo simulation methods, dynamic model, discretization methods, comprehensive analysis