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Part series dataset of milling processes for time series prediction

Ströbel, Robin ORCID iD icon 1; Kader, Hafez; Mau, Marcus 1; Deucker, Samuel 1; Bless, Dominik 1; Oexle, Florian 1; Puchta, Alexander [Beteiligte*r] 1; Noack, Benjamin [Beteiligte*r]; Fleischer, Jürgen [Beteiligte*r] 1
1 Institut für Produktionstechnik (WBK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

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 aufgezeichnet und in einer JSON-Datei gespeichert. Die Maschine wurde steuerungstechnisch nachgerüstet und mit Kraftsensoren (Kistler 9255C) zur Erfassung der Prozesskräfte ausgestattet. Die Kräfte wurden mit einer Abtastrate von 10 kHz aufgezeichnet und in einer Matlab-Datei gespeichert. Insgesamt wurden drei verschiedene Geometrien abgebildet, ein Zahnrad, eine Nut und die Form einer Adapterplatte. ... mehr

Abstract (englisch):

The aim of the dataset is the training and validation of models for the prediction of time series for milling processes. For this purpose, processes were recorded on a DMC 60H with a sampling rate of 500 Hz by a Siemens Industrial Edge and saved in a JSON file. The machine was retrofited and equipped with force sensors (Kistler 9255C). The forces were recorded at a sampling rate of 10 kHz and saved in a Matlab file. A total of three different geometries were milled, a gear, a notch and a plate. These were used for the machining of both steel and aluminium. In addition, variations were made in the process for each of the three basic geometries by changing the depth of cut, the feedrate and the spindle speed (see NC codes).

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Produktionstechnik (WBK)
Publikationstyp Forschungsdaten
Publikationsdatum 09.04.2025
Erstellungsdatum 04.04.2025
Identifikator DOI: 10.35097/ctvuj6dgzepzmk0g
KITopen-ID: 1000180773
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Nicht kommerziell – Keine Bearbeitungen 4.0 International
Schlagwörter Machine tool, Time series prediction, Machine Learning, Milling, CNC
Liesmich

Documents:
-Design of Experiments: Information about the toolpaths and technological Parameters of the experiments
-Recording information: Information about the recordings with comments
-Data: All recorded datasets. The first level contains the folders sorted by material. In the next level, the individual executions are located. The individual recordings are stored in the form of a JSON (internal machine data) and a Matlab file (external force sensors). These consist of a header with all relevant information such as the signal sources followed by the entries of the recorded time series.
-NC-Code: NC programs executed on the machine
-Tools: Product informations of tools used
-Workpieces: Pictures of the workpieces

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

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

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