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Probabilistische Modellierung und Vorhersage der Standzeit und Zuverlässigkeit eines Fräswerkzeugs mittels der Bayesianischen Statistik [in press]

Salehi, M.; Wald, G.; Schmitz, T. L.; Haas, R.; 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 400m/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 400m/min vorhergesagt. Es folgt ein Vergleich des probabilistischen Standzeitmodells mit den Testdatensätzen. Anschließend werden die A-posteriori-Verteilungen derWerkzeugstandzeit verwendet, um eine Zuverlässigkeitsanalyse unter Verwendung der Zuverlässigkeitsfunktion in Abhängigkeit der Schnittgeschwindigkeit durchzuführen. ... mehr

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Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000117768
Veröffentlicht am 17.03.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen (IMI)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2020
Sprache Deutsch
Identifikator ISSN: 0015-7899, 1434-0860
KITopen-ID: 1000117768
Erschienen in Forschung im Ingenieurwesen
Vorab online veröffentlicht am 27.01.2020
Schlagwörter Bayesianische Statistik, MCMC, Werkzeugstandzeit, Werkzeugzuverlässigkeit, Taylor-Modell
Nachgewiesen in Web of Science
Scopus
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