In-process tool wear prediction system based on machine learning techniques and force analysis

This paper presents an in-process tool wear prediction system, which uses a force sensor to monitor the progression of the tool flank wear and machine learning (ML), more specifically, a Convolutional Neural Network (CNN) as a method to predict tool wear. The proposed methodology is experimentally illustrated using milling as a test process. The experiments are conducted using dry machining with a non-coated ball endmill and a stainless steel workpiece. The measurement of the flank wear is carried on in-situ utilising a digital microscope. The ML model predictions are based on an experience database which contains all the data of the precedent experiments. The proposed in-process tool wear prediction system will be reinforced later by an adaptive control (AC) system that will communicate continuously with the ML model to seek the best adjustment of feed rate and spindle speed that allows the optimization of the flank wear and extend the tool life. The AC model decisions are based on the prediction delivered by the ML model and on the information feedback provided from the force sensor, which captures the change in the cutting forces as a function of the progression of the flank wear. In this work, only the ML model component for the estimation of tool wear based on CNNs is demonstrated. The proposed methodology has shown an estimated accuracy of 90%. Additional experiments will be performed to confirm the repetitiveness of the results and also extend the measurement range to improve accuracy of the measurement system

Linear friction weld process monitoring of fixture cassette deformations using empirical mode decomposition

Due to its inherent advantages, linear friction welding is a solid-state joining process of increasing importance to the aerospace, automotive, medical and power generation equipment industries. Tangential oscillations and forge stroke during the burn-off phase of the joining process introduce essential dynamic forces, which can also be detrimental to the welding process. Since burn-off is a critical phase in the manufacturing stage, process monitoring is fundamental for quality and stability control purposes. This study aims to improve workholding stability through the analysis of fixture cassette deformations. Methods and procedures for process monitoring are developed and implemented in a fail-or-pass assessment system for fixture cassette deformations during the burn-off phase. Additionally, the de-noised signals are compared to results from previous production runs. The observed deformations as a consequence of the forces acting on the fixture cassette are measured directly during the welding process. Data on the linear friction-welding machine are acquired and de-noised using empirical mode decomposition, before the burn-off phase is extracted. This approach enables a direct, objective comparison of the signal features with trends from previous successful welds. The capacity of the whole process monitoring system is validated and demonstrated through the analysis of a large number of signals obtained from welding experiments

Intelligent optimization system for sculptured surface finishing in CNC machine tools

Η παρούσα διδακτορική διατριβή ασχολείται με την ανάπτυξη ενός ευφυούς συστήματος βελτιστοποίησης της κατασκευής μηχανουργικών τεμαχίων με γλυπτές επιφάνειες. Ειδικότερα, για τα τεμάχια με γλυπτές επιφάνειες που κατασκευάζονται μέσω συμβατικών κατεργασιών αποβολής υλικού, εξετάζεται το στάδιο της αποπεράτωσης. Κύριος στόχος της αποπεράτωσης είναι να ικανοποιηθούν όλες οι μορφολογικές (π.χ. ανοχές διαστάσεων και γεωμετρίας) και ποιοτικές (π.χ. τραχύτητα επιφάνειας) απαιτήσεις που θα καταστήσουν το τεμάχιο σύμφωνο με τις τεχνικές του προδιαγραφές. Αυτό προϋποθέτει την κατάλληλη επιλογή των τιμών των παραμέτρων της κατεργασίας, έτσι ώστε να προσδοθούν στο τεμάχιο τα επιθυμητά χαρακτηριστικά. Τα σημαντικότερα εμπόδια για την επίτευξη του παραπάνω στόχου είναι τρία. Πρώτον, το γεγονός ότι δεν υπάρχει μοναδική αντιστοιχία μεταξύ των παραμέτρων της κατεργασίας και του αποτελέσματος της, δηλαδή δεν υπάρχει μόνο ένας συνδυασμός τιμών που να ικανοποιεί τις απαιτήσεις ακρίβειας. Δεύτερον, το γεγονός ότι τα μεγέθη της κοπής είναι δυνατό να μεταβάλλονται συνεχώς κατά μήκος της διαδρομής του εργαλείου, εξαιτίας της πολύπλοκης γεωμετρίας των τεμαχίων με γλυπτές επιφάνειες, κάτι που σημαίνει ότι πρέπει να μεταβάλλονται κατάλληλα και οι τιμές των παραμέτρων της κατεργασίας. Τρίτον, οι ιδιαιτερότητες που παρουσιάζει ο εκάστοτε διαθέσιμος προς χρήση εξοπλισμός και πιο συγκεκριμένα, το σύστημα εργαλειομηχανή - κοπτικό εργαλείο - τεμάχιο. Παρά τις προσπάθειες για την αντιμετώπιση των παραγόντων αυτών, μέχρι σήμερα, δεν έχει διατυπωθεί μια ολοκληρωμένη και πρακτικά εφαρμόσιμη μεθοδολογία υπολογισμού των τιμών των παραμέτρων της κατεργασίας με αποτέλεσμα η διαδικασία της αποπεράτωσης να παραμένει βασισμένη κυρίως στην εμπειρία. Κύρια επιδίωξη της διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη μιας μεθοδολογίας που όχι μόνο θα λαμβάνει υπόψη όλα τα παραπάνω προβλήματα, αλλά που ταυτόχρονα θα διατυπώνει και εφαρμόζει κριτήρια με βάση τα οποία στη συνέχεια θα βελτιστοποιείται το στάδιο της αποπεράτωσης. Βασική υπόθεση αποτελεί το ότι ενώ οι αναπτυσσόμενες δυνάμεις κοπής είναι μικρές σε απόλυτα μεγέθη, εντούτοις οι μεταβολές τους είναι αρκετά έντονες ώστε να ευθύνονται για σφάλματα διαστασιακής ακρίβειας και ποιότητας επιφάνειας του τεμαχίου. Έτσι, η μεθοδολογία, σε πρώτη φάση, υπολογίζει τη δύναμη κοπής μέσω ενός μοντέλου τεχνητού νευρωνικού δικτύου και σε δεύτερη, υπολογίζει τις βέλτιστες τιμές των παραμέτρων της κατεργασίας μέσω ενός γενετικού αλγόριθμου. Η αναλυτική περιγραφή της ανάπτυξης της μεθοδολογίας αυτής γίνεται στα επτά μέρη στα οποία χωρίζεται η διατριβή. Στο πρώτο μέρος, δίνεται η βιβλιογραφική ανασκόπηση σχετικά με τη σύνδεση μεταξύ των δυνάμεων κοπής και των χαρακτηριστικών ακρίβειας διαστάσεων και ποιότητας επιφάνειας για συμβατικές κατεργασίες αποβολής υλικού γενικά, καθώς και για τεμάχια με γλυπτές επιφάνειες ειδικότερα. Το δεύτερο μέρος λειτουργεί συνδετικά, παρουσιάζοντας τη φιλοσοφία της μεθοδολογίας και τις βασικές της υποθέσεις. Σχολιάζονται τα επιμέρους τμήματα που την αποτελούν, όπως και οι μέθοδοι και τα εργαλεία που επιλέχθηκαν για την υλοποίησή τους. Συνοπτικά, επιχειρείται ο υπολογισμός της δύναμης κοπής μέσω ενός μοντέλου τεχνητού νευρωνικού δικτύου που έχει ως νευρώνες εισόδου ελεγχόμενες παραμέτρους της κατεργασίας. Για την εκπαίδευση του μοντέλου χρησιμοποιούνται δεδομένα που προέρχονται από τη χρήση μιας μετρητικής διάταξης χαμηλού κόστους για τη μέτρηση της δύναμης κοπής, η οποία αναπτύχθηκε στα πλαίσια της διατριβής, και τον ίδιο εξοπλισμό που θα χρησιμοποιηθεί για την εκτέλεση της κατεργασίας. Το εκπαιδευμένο μοντέλο ενσωματώνεται σε ένα γενετικό αλγόριθμο, υπεύθυνο για τη βελτιστοποίηση των παραμέτρων. Στο τρίτο μέρος, περιγράφεται ο τρόπος υπολογισμού ενός κρίσιμου μεγέθους για το μοντέλο πρόβλεψης της δύναμης κοπής, που είναι ο αφαιρούμενος όγκος υλικού ανά περιστροφή του εργαλείου. Η σημασία του έγκειται στο ότι μπορεί να συνδέσει τη γεωμετρία του τεμαχίου με την ακολουθούμενη διαδρομή του κοπτικού εργαλείου, παρέχοντας έτσι μια εικόνα της αντίστασης που συναντάει το κοπτικό εργαλείο ανά πάσα στιγμή κατά την κοπή. Αρχικά, δοκιμάστηκε μια προσέγγιση με χρήση ενός χάρτη υψών (Z-map) που όμως τελικά απορρίφθηκε, λόγω μεγάλου υπολογιστικού φορτίου, προς όφελος μιας εναλλακτικής προσέγγισης που βασίζεται στην εκτέλεση γεωμετρικών πράξεων της άλγεβρας του Boole και σε ακριβή μοντέλα CAD του εκχονδρισμένου τεμαχίου και του κοπτικού εργαλείου. Για να εξασφαλιστεί η καλή απόδοση του μοντέλου τεχνητού νευρωνικού δικτύου, δημιουργήθηκε μια νέα μέθοδος εκπαίδευσης τεχνητών νευρωνικών δικτύων πρόσθιας τροφοδότησης, η οποία και παρουσιάζεται στο τέταρτο μέρος. Ουσιαστικά, πρόκειται για μια εξελικτική διαδικασία εκπαίδευσης που στηρίζεται σε κριτήρια ποσοτικοποίησης της ικανότητας γενίκευσης του νευρωνικού δικτύου και της πολυπλοκότητας της αρχιτεκτονικής του. Το πέμπτο μέρος αποτελεί το πειραματικό μέρος της διατριβής. Σε αυτό, περιγράφεται η διαδικασία σχεδιασμού των πειραμάτων, από την οποία προέρχονται τα απαραίτητα δεδομένα για την εκπαίδευση του μοντέλου πρόβλεψης της δύναμης κοπής. Τα δεδομένα αυτά εμπεριέχουν τα χαρακτηριστικά του συστήματος εργαλειομηχανή - κοπτικό εργαλείο - τεμάχιο, τα οποία αποτυπώνονται στις μετρούμενες δυνάμεις. Οι τελευταίες προσδιορίστηκαν με τη βοήθεια μιας μετρητικής διάταξης χαμηλού κόστους, βασισμένης σε ένα πιεζοηλεκτρικό αισθητήρα, η οποία σχεδιάστηκε και κατασκευάστηκε στα πλαίσια της διατριβής. Στο έκτο μέρος αναπτύσσεται ο τρόπος βελτιστοποίησης του σταδίου της αποπεράτωσης που όπως έχει αναφερθεί, βασικό του εργαλείο αποτελεί ένας γενετικός αλγόριθμος με ενσωματωμένο το μοντέλο πρόβλεψης της δύναμης κοπής. Κριτήριο της βελτιστοποίησης είναι η ελαχιστοποίηση των μεταβολών της δύναμης κοπής, αλλά το γεγονός ότι το μοντέλο εμπεριέχεται στον αλγόριθμο σημαίνει πρακτικά ότι κριτήριο βελτιστοποίησης μπορεί να αποτελέσει οποιοδήποτε επιθυμητό μοτίβο δύναμης. Έμφαση δίνεται επίσης, στο πως η διαδικασία βελτιστοποίησης μπορεί να εφαρμοστεί τόσο για το σύνολο της διαδρομής του εργαλείου όσο και για μεμονωμένες περιοχές αυτού και μάλιστα με διαφορετική κάθε φορά ανάλυση, δηλαδή πυκνότητα θέσεων του εργαλείου. Τέλος, τα αποτελέσματα από τη βελτιστοποίηση των εξεταζόμενων περιπτώσεων εφαρμογής παρουσιάζονται και αυτά στο έκτο μέρος. Το έβδομο μέρος ασχολείται αποκλειστικά με την κριτική των αποτελεσμάτων και την εξαγωγή των αντίστοιχων συμπερασμάτων. Αποδεικνύεται ότι το αναπτυγμένο σύστημα είναι ικανό να προσδιορίσει βέλτιστες τιμές για τις παραμέτρους της κατεργασίας, ενσωματώνοντας τη γνώση που, μέχρι τώρα, έπρεπε να διαθέτει ο ανθρώπινος παράγοντας και μέσα από μια διαδικασία που είναι άμεσα εφαρμόσιμη και προσαρμόσιμη στην πράξη. Η διατριβή ολοκληρώνεται με τις προτάσεις για πιθανές μελλοντικές επεκτάσεις που μπορούν να γίνουν στο σύστημα. Η παρούσα διατριβή εκπονήθηκε στο πλαίσιο του προγράμματος ΠΕΝΕΔ2001 «Ευφυή συστήματα βελτιστοποίησης της κατασκευής μηχανουργικών τεμαχίων με ανάγλυφες επιφάνειες» (έργο 01ΕΔ131). Το έργο συγχρηματοδοτήθηκε κατά 75% επί της δημόσιας δαπάνης από την Ευρωπαϊκή Ένωση - Ευρωπαϊκό Κοινωνικό Ταμείο, 25% επί της δημόσιας δαπάνης από το Ελληνικό Δημόσιο - Υπουργείο Ανάπτυξης, Γενική Γραμματεία Έρευνας και Τεχνολογίας και από τον Ιδιωτικό Τομέα (εταιρείες Άξων Μηχανολογική και ΒΙΟΡΑΛ) στο πλαίσιο του Μέτρου 8.3 του Επιχειρησιακού Προγράμματος Ανταγωνιστικότητα - Κοινοτικό Πλαίσιο Στήριξης 2000-2006