Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
140
Lista 2021
Status:
Autorzy: Rusinek Rafał, Lajmert Paweł
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2020
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 18
Wolumen/Tom: 13
Numer artykułu: 4105
Strony: 1 - 22
Impact Factor: 3,623
Web of Science® Times Cited: 15
Scopus® Cytowania: 16
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: The research was financed in the framework of the project of the Lublin University of Technology-Regional Excellence Initiative, funded by the Polish Ministry of Science and Higher Education (contract No. 030/RID/2018/19).
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 16 września 2020
Abstrakty: angielski
In the paper, the problem of chatter vibration detection in the milling process of carbon fiber-reinforced plastic is investigated. Chatter analysis may be considered theoretically based on data from impact test of an end mill cutter. However, a stability region obtained in such way may not agree with the real one. Therefore, this paper presents a method that can predict chatter vibrations based on cutting force components measurements. At the beginning, a stability lobe diagram is created to establish the range of experimental test in the plane of tool rotational speed and depth of cut. Next, an experiment of composite milling is performed. The experimentally-measured time series of cutting forces are decomposed with the use of the improved Hilbert–Huang transform (HHT). To detect chatter, statistical methods and recurrence quantification analysis (RQA) are used. However, much better results are obtained when new chatter indexes are proposed. The indexes, derived directly from the HHT and RQA methods, can be used to build an effective chatter prediction system