A Soft Computing System to Perform Face Milling Operations

In this paper we present a soft computing system developed to optimize the face milling operation under High Speed conditions in the manufacture of steel components like molds with deep cavities. This applied research presents a multidisciplinary study based on the application of neural projection models in conjunction with identification systems, in order to find the optimal operating conditions in this industrial issue. Sensors on a milling centre capture the data used in this industrial case study defined under the frame of a machine-tool that manufactures industrial tools. The presented model is based on a two-phase application. The first phase uses a neural projection model capable of determine if the data collected is informative enough. The second phase is focus on identifying a model for the face milling process based on low-order models such as Black Box ones. The whole system is capable of approximating the optimal form of the model. Finally, it is shown that the Box-Jenkins algorithm, which calculates the function of a linear system from its input and output samples, is the most appropriate model to control such industrial task for the case of steel tools

A Soft Computing System to Perform Face Milling Operations

In this paper we present a soft computing system developed to optimize the face milling operation under High Speed conditions in the manufacture of steel components like molds with deep cavities. This applied research presents a multidisciplinary study based on the application of neural projection models in conjunction with identification systems, in order to find the optimal operating conditions in this industrial issue. Sensors on a milling centre capture the data used in this industrial case study defined under the frame of a machine-tool that manufactures industrial tools. The presented model is based on a two-phase application. The first phase uses a neural projection model capable of determine if the data collected is informative enough. The second phase is focus on identifying a model for the face milling process based on low-order models such as Black Box ones. The whole system is capable of approximating the optimal form of the model. Finally, it is shown that the Box-Jenkins algorithm, which calculates the function of a linear system from its input and output samples, is the most appropriate model to control such industrial task for the case of steel tools

Modelo Pre-Proceso de predicción de la Calidad Superficial en Fresado a Alta Velocidad basado en Softcomputing

Resumen: La calidad superficial es uno de los aspectos más cuidados en la fabricación de piezas. Esta calidad se estima frecuentemente en función a la rugosidad superficial. Trabajos que incorporan técnicas de softcomputing al estudio de la rugosidad superficial en-proceso o pos-proceso son relativamente frecuentes en la literatura. Sin embargo, son casi inexistentes los dedicados al estudio de la rugosidad superficial en pre-proceso, pese a que esto puede ayudar a reducir costes asociados al aseguramiento de la calidad superficial en la producción industrial. En este trabajo se presenta una técnica softcomputing para generar un modelo pre-proceso predictivo de la rugosidad superficial basado en experimentación con características diversas del proceso de fresado a alta velocidad. El modelo de predicción es un clasificador Bayesiano, validado con el método k-fold cross-validation y varios valores de mérito, lo que ha permitido verificar la calidad del modelo predictivo respecto a otros modelos basados en técnicas similares. Palabras clave: Mecanizado a alta velocidad, proceso de fresado a alta velocidad, softcomputing, redes Bayesianas, modelos predictivo

Dispositivo para la Evaluación y Diagnóstico del Estado del Cabezal en Centros de Mecanizado de Alta Velocidad

En este trabajo se presenta un dispositivo portátil, capaz de identificar el estado del cabezal en máquinas-herramienta de alta velocidad. El dispositivo desarrollado, está fundamentado en la normativa correspondiente sobre los límites de funcionamiento y de alarma, de los distintos parámetros que intervienen en el proceso. Al finalizar una prueba, la aplicación es capaz de mostrar la señal de vibración RMS y evaluarla según los limites establecidos en la normativa ISO 10816-3 e ISO 1940-1. El dispositivo desarrollado permite obtener información acerca del estado del cabezal, así como su tendencia de degradación y facilita la realización de históricos