Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát hiện và nhận diện hiện tượng rung trong gia công robot hiệu suất cao các composite CFRP bằng kỹ thuật phát xạ âm
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology - Tập 10 - Trang 1155-1167 - 2022
Tóm tắt
Các robot công nghiệp được ưu tiên áp dụng cho việc gia công các thành phần composite hàng không nhẹ, có vách mỏng và kích thước lớn do tiêu tốn năng lượng ít hơn và ô nhiễm từ chất làm mát thải ra ít hơn, cũng như dễ dàng thiết lập và di chuyển hơn so với các trung tâm gia công nặng. Tuy nhiên, hiện tượng rung là vấn đề chính vì các robot có độ cứng thấp hơn đáng kể so với các công cụ gia công. Bài báo này trình bày lần đầu tiên việc áp dụng kỹ thuật phát xạ âm (AE) để phân tích hiện tượng rung bằng các phương pháp biến đổi Fourier ngắn hạn, biến đổi Fourier nhanh và phân tích gói sóng trong quá trình gia công CNC tốc độ cao các composite CFRP cho ứng dụng trong hàng không. Biểu đồ vùng ổn định và lớp bề mặt được nghiên cứu thêm để xác thực hiện tượng rung. Điều thú vị là sự phân bố năng lượng của các thành phần phân rã của tín hiệu phát xạ âm và biên độ tối đa của dữ liệu AE dần dần tập trung từ tần số vượt răng đến tần số quay của dao phay khi tăng tốc độ trục chính. Những thay đổi đáng kể về biên độ tối đa trong miền tần số sau khi lọc dưới 2500 lần và lớp bề mặt đã rõ ràng xác định sự tồn tại của hiện tượng rung. Vùng hoạt động ổn định được chỉ ra trong biểu đồ vùng ổn định đã được xác thực bởi các kết quả thực nghiệm.
Từ khóa
#robot công nghiệp #phát xạ âm #rung #gia công CNC #composite CFRP #tần số vượt răng #tần số quay #tốc độ trục chínhTài liệu tham khảo
Li, M., Li, S., & Yang, X. (2020). The influence of machining processes on strain distribution and progressive failure characteristics when producing holes in CFRP. Composite Structures, 238, 111994. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2020.111994
Slamani, M., & Chatelain, J. F. (2019). Assessment of the suitability of industrial robots for the machining of carbon-fiber reinforced polymers (CFRPs). Journal of Manufacturing Processes, 37, 177–195. https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2018.11.022
Chen, Q., Zhang, C., Hu, T., Zhou, Y., Ni, H., & Xue, X. (2022). Posture optimization in robotic machining based on comprehensive deformation index considering spindle weight and cutting force. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 74, 102290. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2021.102290
Chen, Y., & Dong, F. (2013). Robot machining: Recent development and future research issues. The International Journal of Advanced Manufacturing, 66, 1489–1497. https://doi.org/10.1007/s00170-012-4433-4
Lee, J., Hong, T., Seo, C. H., Jeon, Y. H., Lee, M. G., & Kim, H. Y. (2021). Implicit force and position control to improve drilling quality in CFRP flexible robotic machining. Journal of Manufacturing Processes, 68, 1123–1133. https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2021.06.038
Verl, A., Valente, A., Melkote, S., Brecher, C., Ozturk, E., & Tunc, L. T. (2019). Robots in machining. CIRP Ann-Manufacture Technology, 68(2), 799–822. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2019.05.009
Paliwal, V., & Babu, N. R. (2020). Prediction of stability lobe diagrams in high-speed milling by operational modal analysis. Procedia Manufacture, 48, 283–293. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.05.049
Friedrich, J., Torzewski, J., & Verl, A. (2018). Online learning of stability lobe diagrams in milling. Procedia CIRP, 67, 278–283. https://doi.org/10.1016/j.procir.2017.12.213
Altintaş, Y., & Budak, E. (1995). Analytical prediction of stability lobes in milling. CIRP Annals-Manufacture Technology, 44(1), 357–362. https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)62342-7
Quintana, G., & Ciurana, J. (2011). Chatter in machining processes: A review. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 51(5), 363–376. https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2011.01.001
Ren, Y., & Ding, Y. (2022). Online milling chatter identification using adaptive Hankel low-rank decomposition. Mechanics System Signal Processing, 169, 108758. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2021.108758
Mohammadi, Y., & Ahmadi, K. (2019). Effect of axial vibrations on regenerative chatter in robotic milling. Procedia CIRP, 82, 503–508. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.04.235
Cen, L., Melkote, S. N., Castle, J., & Appelman, H. (2018). A method for mode coupling chatter detection and suppression in robotic milling. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 140(8), 081015. https://doi.org/10.1115/1.4040161
Tangjitsitcharoen, S., & Pongsathornwiwat, N. (2013). Development of chatter detection in milling processes. International Journal of Advanced Manufacture Technology, 65, 919–927. https://doi.org/10.1007/s00170-012-4228-7
Li, W., Wang, L., & Yu, G. (2022). Chatter prediction in flank milling of thin-walled parts considering force-induced deformation. Mechanics System Signal Processing, 165, 108314. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2021.108314
Lamraoui, M., Thomas, M., & Badaoui, M. (2014). Cyclostationarity approach for monitoring chatter and tool wear in high speed milling. Mechanical System Signal Processing, 44(1–2), 177–198. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2013.05.001
Tran, M. Q., Liu, M. K., & Elsisi, M. (2021). Effective multi-sensor data fusion for chatter detection in milling process. ISA Transaction. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2021.07.005
Oliveira, T. L. L., & Zitoune, R. (2020). Smart machining: Monitoring of CFRP milling using AE and IR. Composite Structures, 249, 112611. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2020.112611
Zhu, L., & Liu, C. (2020). Recent progress of chatter prediction, detection and suppression in milling. Mechanical System Signal Processing, 143, 106840. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2020.106840
Yoon, M. C., & Chin, D. H. (2005). Cutting force monitoring in the endmilling operation for chatter detection. Proceeding Institution of Mechanical Engineers Part B-Journal of Engineering, 219(6), 455–465. https://doi.org/10.1243/095440505X32292
Xiao, D., & Gao, Y. (2020). Damage monitoring of carbon fiber reinforced silicon carbide composites under random vibration environment by acoustic emission technology. Ceramics International, 46(11), 18948–18957. https://doi.org/10.1016/j.ceramint.2020.04.218
Wertheim, R., Ben-Hanan, U., Ihlenfeldt, S., Stoll, A., Treppe, F., & Wabner, M. (2012). Acoustic emission for controlling drill position in fiber-reinforced plastic and metal stacks. CIRP Annals, 61(1), 75–78. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2012.03.003
Ribeiro, K. S. B., Venter, G. S., & Rodrigues, A. R. (2020). Experimental correlation between acoustic emission and stability in micromilling of different grain-sized materials. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 109, 2173–2187. https://doi.org/10.1007/s00170-020-05711-1
Chen, D., Zhang, X., Zhao, H., & Ding, H. (2021). Development of a novel online chatter monitoring system for flexible milling process. Mechnical System Signal Processing, 159, 107799. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2021.107799
Yao, Z., Mei, D., & Chen, Z. (2010). On-line chatter detection and identification based on wavelet and support vector machine. Journal of Material Processing Technology, 210(5), 713–719. https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2009.11.007
Zhang, Z., Li, H., Meng, G., Tu, X., & Cheng, C. (2016). Chatter detection in milling process based on the energy entropy of VMD and WPD. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 108, 106–112. https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2016.06.002
Sun, L., Zheng, K., Liao, W., Liu, J., Feng, J., & Dong, S. (2020). Investigation on chatter stability of robotic rotary ultrasonic milling. Robot CIM-International Manufacture, 63, 101911. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2019.101911
Denkena, B., Bergmann, B., & Lepper, T. (2017). Design and optimization of a machining robot. Procedia Manufacture, 14, 89–96. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.11.010
Karpat, Y., Bahtiyar, O., & Değer, B. (2012). Milling force modelling of multidirectional carbon fiber reinforced polymer laminates. Procedia CIRP, 1(1), 460–465. https://doi.org/10.1016/j.procir.2012.04.082
Insperger, T., & Stépán, G. (2002). Semi-discretization method for delayed systems. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 55(5), 503–518. https://doi.org/10.1002/nme.505
Ding, Y., Zhu, L., Zhang, X., & Ding, H. (2010). A full-discretization method for prediction of milling stability. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 50(5), 502–509. https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2010.01.003
Liu, X., Ahmad, F., Yanazaki, K., & Mori, M. (2005). Adaptive interpolation scheme for NURBS curves with the integration of machining dynamics. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 45(4–5), 433–444. https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2004.09.009
Cordes, M., Hintze, W., & Altintas, Y. (2019). Chatter stability in robotic milling. Robotics CIM-Integrated Manufacturing, 55, 11–18. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2018.07.004
Pan, Z., Zhang, H., Zhu, Z., & Wang, J. (2006). Chatter analysis of robotic machining process. Journal of Materials Processing Technology, 173(3), 301–309. https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2005.11.033
Yue, C., Gao, H., Liu, X., Liang, S., & Wang, L. (2019). A review of chatter vibration research in milling. Chinese Journal of Aeronautics, 32(2), 215–242. https://doi.org/10.1016/j.cja.2018.11.007
Zhang, S., Jiao, F., Wang, X., & Niu, Y. (2021). Modeling of cutting forces in helical milling of unidirectional CFRP considering carbon fiber fracture. Journal of Manufacturing Processes, 68, 1495–1508. https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2021.06.058
Feng, J., Sun, Z., Jiang, Z., & Yang, L. (2016). Identification of chatter in milling of Ti-6Al-4V titanium alloy thin-walled workpieces based on cutting force signals and surface topography. International Journal of Advanced Manufacture Technology, 82, 1909–1920. https://doi.org/10.1007/s00170-015-7509-0
Sun, C., Deng, Y., Lan, D., & Xiu, S. (2018). Modeling and predicting ground surface topography on grinding chatter. Procedia CIRP, 71, 364–369. https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.05.042