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A simulation-based method for cutting tool reliability estimation without experimental replications
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AI
DOI：10.1007/s00170-025-17181-4.png)
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摘要
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准确估计切削刀具的可靠性对于优化刀具更换策略、降低成本以及在加工操作中增强可持续性至关重要。然而，传统的可靠性分析通常需要多次实验重复，这种方法在工业环境中成本高昂、耗时且不切实际。本文提出了一种新颖的基于仿真的方法，仅使用单个实验数据集即可实现对切削刀具可靠性的估计，同时保持统计严谨性。该方法使用响应面法（Response Surface Methodology）对预期刀具寿命进行建模，同时采用泊松回归（Poisson regression）对平方残差进行方差估计。随后，通过约束非线性优化估计威布尔分布（Weibull distribution）参数。为纳入模型不确定性，采用蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulations），利用估计均值和方差的置信区间，生成一组生存曲线，代表统计上一致的可靠性情景。此外，该方法能够对实验设计空间内任何切削参数组合进行可靠性估计，显著扩展了单个测试矩阵的实用性，而无需额外实验。在AISI 52100硬化钢硬车削操作中的实验验证表明了该方法的高精度和预测稳健性。通过整合统计建模和不确定性分析，所提出的方法为制造商提供了一种可靠且经济高效的框架，用于智能刀具更换决策。
Keyword:
Cutting tool reliability
Tool life variance
Response surface methodology
Weibull distribution
Intelligent manufacturing
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0
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引用论文
Design of experiments applied to lithium-ion batteries: A literature review应用于锂离子电池的实验设计: 文献综述.png)
APPLIED ENERGY
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Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering ManufactureIF0
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