Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

The prediction method of tool life on small lot turning process – Development of Digital Twin for production

Moghadaszadeh Bazaz, Sara; Lohtander, Mika; Varis, Juha (2020-11-19)

Katso/Avaa
moghadaszadeh_bazaz_et_al_the_prediction_method_publishers_version.pdf (723.0Kb)
Lataukset: 


Publishers version

Moghadaszadeh Bazaz, Sara
Lohtander, Mika
Varis, Juha
19.11.2020

Procedia Manufacturing

51

288-295

Elsevier

School of Energy Systems

https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.041
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202101202191

Tiivistelmä

Saving resources is one of the most significant factors in the manufacturing industry. There are in the factory, several different products under processing at the same time, therefore the handling of production conditions could be hard every now and then. Changing tools during operation might causes interruption and prolong production time. Estimation of a tool life during turning process is one of the key factors to avoid unnecessary unfinished parts and waste of resources. Overall research aiming to develop a machine learning method to predict tool life for any work-piece or tool material in the general turning process. The addressed method is important in modern small lot production when parts and materials changed constantly. The Purpose of this particular paper is to find out suitable machine learning method or several methods to evaluate tool-life in different turning conditions and circumstances. As a hypothesis of this research, we assume machine learning combine mathematical modelling is a proper method to estimate tool life in small-lot production with reasonable cost and operation time.

Lähdeviite

Bazaz SM, Lohtander M, Varis J. The prediction method of tool life on small lot turning process–Development of Digital Twin for production. Procedia Manufacturing. 2020 Jan 1;51:288-295. DOI:https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.041

Alkuperäinen verkko-osoite

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2351978920318965
Kokoelmat
  • Tieteelliset julkaisut [1560]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste