1. Probabilistische Modellierung und Vorhersage der Standzeit und Zuverlässigkeit eines Fräswerkzeugs mittels der Bayesianischen Statistik
- Author
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Salehi, M., Wald, G., Schmitz, T. L., Haas, R., and Ovtcharova, J.
- Abstract
In diesem Artikel wird die probabilistische Modellierung und Vorhersage für die Standzeit und Zuverlässigkeit eines Fräswerkzeugs mittels der Bayesianischen Statistik beschrieben. Zur Entwicklung des probabilistischen Modells wird eine Markov-Chain-Monte-Carlo-Simulation (MCMC) auf das Taylor-Standzeit-Modell angewendet. Die A‑priori-Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden aus der Literaturrecherche ermittelt. Aus anschließenden Fräsversuchen werden ein Trainings- und ein Testdatensatz generiert. Die Versuche werden in einem Bereich der Schnittgeschwindigkeiten von 300 bis 400 m/min durchgeführt. Die A‑posteriori-Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden unter Verwendung des Trainingssatzes berechnet. Mittels der trainierten A‑posteriori-Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden anschließend die Testdatensätze bei den Schnittgeschwindigkeiten von 300 bis 400 m/min vorhergesagt. Es folgt ein Vergleich des probabilistischen Standzeitmodells mit den Testdatensätzen. Anschließend werden die A‑posteriori-Verteilungen der Werkzeugstandzeit verwendet, um eine Zuverlässigkeitsanalyse unter Verwendung der Zuverlässigkeitsfunktion in Abhängigkeit der Schnittgeschwindigkeit durchzuführen. Es wird gezeigt, dass die Werkzeugstandzeit- und Zuverlässigkeitsfunktion die gemessenen Werkzeugstandzeiten innerhalb der Unsicherheitsintervalle mit einem maximalen Vorhersagefehler von 18 % mit lediglich zwei Trainingsdatenpunkten vorhersagen können.
- Published
- 2024
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