MOST CITED
Update: 2021-07-01
Task „Implementation of procedures ensuring the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.
Jarosław Sęp
Wpływ zużycia narzędzia na jakość połączeń zakładkowych blach ze stopu Aluminium 7075 T6 wykonanych metodą FSW
Opracowanie podejmuje problematykę wpływu zużycia narzędzia na jakość zgrzeiny otrzymanej metodą zgrzewania tarciowego z przemieszaniem FSW. Do badań użyto stopu aluminium Al 7075 T6, stosowanego głównie w przemyśle lotniczym. Badano połączenia zakładkowe blach o grubości 1,0mm i 0,8mm. Zużycie narzędzia oceniano na podstawie pomiarów na maszynie multisensorycznej. Ocenę wpływu zużycia przeprowadzono w oparciu o statyczną próbę rozciągania oraz analizę zgładów metalograficznych wykonanych połączeń.Trzpień narzędzia pracuje w trudniejszych warunkach i jest bardziej narażony na ścieranie. Wynika to z pracy przy pełnym zagłębieniu w łączonym materiale. Zważywszy również na stosunkowo małe wymiary trzpienia tj. jego średnicę i duże siły występujące w procesie to ten element jest najbardziej narażony na zużycie. W procesie zgrzewania narzędzie ulega zużyciu ściernemu, co jest powodem zmniejszania zagłębienia narzędzia w materiale łączonym. W związku z powyższym konieczna jest ciągła kontrola wysunięcia narzędzia dla uzyskania pożądanych parametrów jakościowych zgrzeiny. Po wykonaniu 200m zgrzeiny zauważono zmniejszenie wytrzymałości zgrzeiny, jak również powtarzalności wyników związany ze zmianą warunków mieszania materiału. Zmiana wytrzymałości zgrzeiny oraz zużycia narzędzia ma również potwierdzenie w badaniach metalograficznych, z których wynika, iż w związku z postępującą degradacją narzędzia zmniejszeniu ulegają wymiary charakterystyczne strefy termo–plastycznej odpowiedzialnej w główniej mierze za wytrzymałość zgrzeiny.
The effect of tool wear on the quality of lap joints between 7075 T6 aluminum alloy sheet metal created with the FSW method
The article concerns the issues of tool wear effect on the quality of a friction stir welding joint quality. The experiment used aluminum alloy 7075 T6 sheet metal, which is used primarily in the aerospace industry. 1.0mm and 0.8mm thick lap joints were tested. Tool wear was determined based on multiple readings on a multisensory machine. The tool wear evaluation was done on the basis of a static tensile strength test and metallographic sections of the joints. The pin of the tool works in more demanding conditions and is more exposed to friction. This results from tooling operations performed at full depth dive in the jointed material. When also considering the small dimensions of the pin such as the diameter and the great forces occurring in this process, it is easy to see why this element is most susceptible to tool wear. The welding process causes the tool to undergo friction wear, which is the cause of reduced tool dive depth in the jointed material. As a result, it is paramount to constantly control the tool extension to achieve the desired quality parameters of the joint. After creating 200m of joints, a decrease in the strength of joints was observed as well as the repeatability of the results connected to a change in the stirring conditions in the material. The change in joint strength and tool wear is also confirmed in the metallographic analysis, which states that the continued degradation of the tool makes it subject to a decrease in size of the characteristic sizes of the thermoplastic zone that is the main determining factor of the joint strength.
Wpływ zmian temperatury na powtarzalność pozycjonowania robota przy montażu części o powierzchniach cylindrycznych
W niniejszej pracy przeanalizowano wpływ zmiany temperatury na błąd powtarzalności pozycjonowania robota przemysłowego. Wykazano, że po ustabilizowaniu się warunków termicznych błędy te można sklasyfikować jako błędy systematyczne. Wykazano również, że jeżeli w trakcie eksploatacji zrobotyzowanego stanowiska montażowego temperatura otoczenia nie może być wystarczająco ustabilizowana, błędy temperatury można opisać za pomocą jednostajnego rozkładu prawdopodobieństwa i w ten sposób uwzględnić w strukturze całkowitego błędu powtarzalności pozycjonowania. Błędy te na ogół stanowią niewielki udział w całkowitym błędzie robota, wówczas całkowity błąd powtarzalności pozycjonowania robota z dostateczną dokładnością można aproksymować normalnym rozkładem prawdopodobieństwa. W przeciwnym przypadku błąd ten może być przybliżony przy użyciu rozkładu płasko-normalnego. Wykazano że w zależności od wyboru miejsca realizacji zabiegu montażowego w przestrzeni stanowiska można uzyskać zarówno odmienne wartości prawdopodobieństwa połączenia części jak i różny wpływ błędów wywołanych niewielkimi zmianami temperatury na wartość tego prawdopodobieństwa. Uzyskane wyniki badań wskazują na potencjalne możliwości zwiększenia niezawodności procesu poprzez wybór miejsca w przestrzeni roboczej stanowiska charakteryzującego się najniższą wrażliwością na błędy spowodowane zmianami temperatury.
Effect of temperature variation on repeatability positioning of a robot when assembling parts with cylindrical surfaces
In this paper, the effect of the errors induced by temperature changes on the repeatability positioning error of an industrial robot is analysed. It has been shown that after the stabilization of the thermal conditions, these errors can be identified with the systematic errors. It has also been shown that if the ambient temperature cannot be sufficiently stabilized, the temperature errors can be described using a normal or uniform probability distribution. Depending on the choice of a point in the robot’s workspace and temperature fluctuations, these errors can comprise a small share of the total error of the robot. Then the total repeatability positioning error can be approximated with sufficient accuracy by a normal probability distribution or it can comprise the dominant component of this error. In this case, the total error can be approximated using a flat normal distribution. It has been shown that, depending on the choice of location in the workspace in which the assembly operation is carried out, it is possible to obtain both different probabilities of assembling the parts correctly and a different effect of errors caused by slight temperature changes on the value of those probabilities. The results found indicate the potential possibility of increasing the reliability of the process by proposing the selection of the location in the robot workspace which has the lowest sensitivity to errors ascribed to changes in temperature.
Model oceny stanu narzędzia skrawającego dla systemu nadzoru w czasie rzeczywistym
Dalszy rozwój inżynierii produkcji, w szczególności obróbki skrawaniem, wymaga poszukiwania nowych innowacyjnych rozwiązań technologicznych. Dotyczy to w szczególności zaawansowanego przetwarzania danych pomiarowych pochodzących z systemów diagnostycznych i monitorujących. Rosnąca ilość danych gromadzonych przez wbudowane systemy pomiarowe wymaga opracowania skutecznych narzędzi analitycznych, aby efektywnie przekształcać dane w wiedzę i wdrażać autonomiczne obrabiarki przyszłości. Kwestia ta ma szczególne znaczenie dla oceny stanu narzędzia i przewidywania jego trwałości, które są kluczowe dla niezawodności i jakości procesu produkcyjnego. Dlatego opracowano nowy model matematyczny, którego zadaniem jest skuteczna klasyfikacja stanu ostrza narzędzia skrawającego realizowana w czasie rzeczywistym. Opracowany model został zweryfikowany na podstawie rzeczywistych danych pomiarowych z przemysłowej obrabiarki.
Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system
Further development of manufacturing technology, in particular machining requires the search for new innovative technological solutions. This applies in particular to the advanced processing of measurement data from diagnostic and monitoring systems. The increasing amount of data collected by the embedded measurement systems requires development of effective analytical tools to efficiently transform the data into knowledge and implement autonomous machine tools of the future. This issue is of particular importance to assess the condition of the tool and predict its durability, which are crucial for reliability and quality of the manufacturing process. Therefore, a mathematical model was developed to enable effective, real-time classification of the cutting blade status. The model was verified based on real measurement data from an industrial machine tool.
Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making
An advanced milling machine multi-sensor measurement system as a condition monitoring tool was presented. It was assumed that the data collected from the 3-axis force and torque sensor can be used as a new approach and an alternative to the typical vibration signal based health monitoring and remaining useful life prediction (RUL), when integrated with machine learning techniques that are regarded as a powerful solution. Measurement system integration with the proposed signal processing method based on decision trees with different types and levels of wavelets for the cutter reliability decision-making process was presented together with proving their ability to trace the tool condition accurately. Prediction errors achieved with the use of different signal sources and data processing methods were presented and compared.
Multi-criteria optimization of the turning parameters of Ti-6Al-4V titanium alloy using the Response Surface Methodology
The paper depicts an application of Response Surface Methodology (RSM) for predicting selected parameters in turning of Ti-6Al-4V titanium alloy using polycrystalline diamond tool. Response surface plots that are generated by the model helps in determining the optimum combination of input factors (cutting speed vc and feed rate f) for best possible surface roughness (Sa), cutting force (Fc)and temperature (T) for dry and cooling turning. The methodology of multi-criteria optimization was used to establish the interaction between input parameters and given responses.