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Training and validation dataset 2 of milling processes for time series prediction

Ströbel, Robin ORCID iD icon 1; Mau, Marcus 1; Deucker, Samuel 1; Fleischer, Jürgen 1
1 Institut für Produktionstechnik (WBK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Das Ziel des Datensatzes ist das Training und die Validierung von Modellen zur Vorhersage von Zeitreihen für Fräsprozesse. Dazu wurden an einer DMC 60H Prozesse mit einer Abtastrate von 500 Hz durch eine Siemens Industrial Edge aufgenommen. Die Maschine wurde steuerungstechnisch aufgerüstet. Es wurden Prozesse für das Modelltraining und die Validierung aufgenommen, welche sowohl für die Bearbeitung von Stahl sowie von Aluminium verwendet wurden. Es wurden mehrere Aufnahmen mit und ohne Werkstück (Aircut) erstellt, um möglichst viele Fälle abdecken zu können. Es handelt sich um die gleiche Versuchsreihe wie in "Training and validation dataset of milling processes for time series prediction" mit der DOI 10.5445/IR/1000157789 und hat zum Ziel, eine Untersuchung der Übertragbarkeit von Modellen zwischen verschiedenen Maschinen zu ermöglichen.

Abstract (englisch):

The aim of the dataset is to train and validate models for predicting time series for milling processes. For this purpose, processes were recorded at a sampling rate of 500 Hz by a Siemens Industrial Edge on a DMC 60H. The machine was upgraded in terms of control technology. Processes for model training and validation were recorded, suitable for both steel and aluminum machining. Several recordings were made with and without the workpiece (aircut) in order to cover as many cases as possible. This is the same series of experiments as in "Training and validation dataset of milling processes for time series prediction" with DOI 10.5445/IR/1000157789 and allows an investigation of the transferability of models between different machines.


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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Produktionstechnik (WBK)
Publikationstyp Forschungsdaten
Publikationsdatum 15.09.2023
Erstellungsdatum 08.09.2023 - 08.09.2023
Identifikator DOI: 10.35097/1738
KITopen-ID: 1000162142
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Nicht kommerziell 4.0 International
Vorab online veröffentlicht am 12.09.2023
Schlagwörter Machine tool, Time series prediction, Machine Learning, Milling, CNC
Liesmich

Documents:
-Design of Experiments: Information on the paths such as the technological values of the experiments
-Recording information: Information about the recordings with comments
-Data: All recorded datasets. The first level contains the folders for training and validation both with and without the workpiece. In the next level, the individual test executions are located. The individual recordings are stored in the form of a JSON file. This consists of a header with all relevant information such as the signal sources. This is followed by the entries of the recorded time series.
-NC-Code: NC programs executed on the machine

Experimental data:
-Machine: Retrofitted DMC 60H
-Material: S235JR, 2007 T4
-Tools:
-VHM-Fräser HPC, TiSi, ⌀ f8 DC: 5mm
-VHM-Fräser HPC, TiSi, ⌀ f8 DC: 10mm
-VHM-Fräser HPC, TiSi, ⌀ f8 DC: 20mm
-Schaftfräser HSS-Co8, TiAlN, ⌀ k10 DC: 5mm
-Schaftfräser HSS-Co8, TiAlN, ⌀ k10 DC: 10mm
-Schaftfräser HSS-Co8, TiAlN, ⌀ k10 DC: 5mm
-Workpiece blank dimensions: 150x75x50mm

License: This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International
License. Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0).
Art der Forschungsdaten Dataset
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