Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Прогнозирование стойкости минералокерамического режущего инструмента на основе нейросетевых моделей его изнашивания

Диссертация: Прогнозирование стойкости минералокерамического режущего инструмента на основе нейросетевых моделей его изнашивания
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Проведенный комплекс исследований по проблеме повышения надежности и обеспечения оптимального функционирования технологических систем резания за счет создания прогнозирующей экспертной системы на основе нейросетевого моделирования процесса механообработки позволяет сделать следующие выводы: Определены зависимости интенсивности разрушения режущего инструмента из минералокерамики, основанные… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ЛИТЕРАТУРНЫХ ДАННЫХ. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ
    • 1. 1. Обзор применяемого минералокерамического инструмента
    • 1. 2. Анализ основных направлений упрочнения минералокерамического инструмента
    • 1. 3. Современные технологические методы повышения надежности и работоспособности режущего инструмента
    • 1. 4. Влияние внешней среды на стойкость и производительность минералокерамического инструмента
    • 1. 5. Моделирование механизмов усталостного разрушения минералокерамического инструмента
    • 1. 6. Цель работы и задачи исследований
  • ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ
    • 2. 1. Общая методика исследований
    • 2. 2. Методы металлографического и металлофизического анализа
    • 2. 3. Методы определения характеристик процесса резания и стойкости минералокерамического режущего инструмента
    • 2. 4. Нейросетевое моделирование как метод исследования
    • 2. 5. Статистическая обработка результатов экспериментов
  • ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕХАНО-ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ РАЗРУШЕНИЯ ИНСТРУМЕНТА ПРИ РЕЗАНИИ И РАЗРАБОТКА ФИЗИКО-МЕХАНИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ИЗНОСА РЕЖУЩЕГО ИНСТРУМЕНТА
    • 3. 1. Фрактографические исследования площадок износа и анализ механизмов разрушения минералокерамического инструмента
    • 3. 2. Разработка расчетной модели изнашивания минералокерамического режущего инструмента
    • 3. 3. Влияние СОТС на характер разрушения и ее отражение в модели
    • 3. 4. Выводы по главе 3
  • ГЛАВА 4. КОНСТРУИРОВАНИЕ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ НАДЕЖНОСТИ РЕЖУЩЕГО ИНСТРУМЕНТА
    • 4. 1. Подготовка входных данных. Обучение
    • 4. 2. Локальные минимумы
    • 4. 3. Оптимизация структуры сетей
    • 4. 4. Выводы по главе 4
  • ГЛАВА 5. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
    • 5. 1. Методика расчета режима резания
    • 5. 2. Оптимизация режима резания
    • 5. 3. Выводы по главе 5

Прогнозирование стойкости минералокерамического режущего инструмента на основе нейросетевых моделей его изнашивания (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В настоящее время доля обработки металлов резанием в машиностроении составляет около 35% и, следовательно, оказывает решающее значение на темпы развития машиностроения. В связи с этим заметно возрастает роль режущего инструмента, в совокупности с возможностями современной техники в значительной степени определяющих производительность и экономичность производства.

В настоящее время большое внимание стало уделяться минералокерамическим режущим инструментам, обладающим уникальными свойствами. Применение режущего инструмента из минералокерамики в том числе и с покрытиями позволяет значительно увеличить производительность обработки путем применения высокоскоростного резания, особенно на чистовых режимах. Основной особенностью режущей керамики является отсутствие связующей фазы, что значительно снижает степень ее разупрочнения при нагреве в процессе изнашивания, повышает прочность, что и предопределяет возможность применения высоких скоростей резания (V = 600 — 1000 м / мин.), намного превосходящих скорости резания инструментами из твердого сплава.

С появлением новых труднообрабатываемых материалов со специальными свойствами появилась необходимость в увеличении стойкости минералокерамического режущего инструмента и повышения качества обрабатываемой поверхности. Однако широкому распространению этого инструмента мешает низкая надежность, вызванная его повышенной хрупкостью. Поэтому повышение характеристик прогнозирования отказов и уточнение характеристик гарантированной наработки минералокерамического инструмента в непрерывно изменяющихся условиях резания, является актуальной задачей в условиях автоматизированного производства.

В существующих моделях изнашивания и разрушения инструментальных материалов недостаточно используются современные достижения в областях смежных наук, в частности, информатики. Для диагностики и прогнозирования износа инструмента в автоматизированном производстве необходима разработка динамических моделей, учитывающих сложные многофакторные фазовые и динамические структурные превращения в процессе резания. При решении таких динамично меняющихся задач существенную роль могут оказать современные методы моделирования с использованием уникальных возможностей вычислительной техники.

Автор защищает диссертационную работу на тему: «Прогнозирование стойкости минералокерамического режущего инструмента на основе нейросетевых моделей его изнашивания». Данная работа имеет следующую научную новизну:

• теоретически обоснованной физико-математической модели изнашивания и разрушения минералокерамического инструмента основанной на процессе накопления усталостных термомеханических повреждений в режущем клине;

• проектировании архитектуры нейросети для систем диагностики износа инструмента и прогнозирования значений стойкости инструмента в зависимости от технологических факторов, изменяющихся в широком диапазоне значений;

• методе самоконфигурирования нейросети на основе трехслойного персептрона и методе динамического добавления нейронов.

• возможности учета при прогнозировании неограниченного числа (в том числе существенно не влияющих на результат) факторов процесса резания;

Диссертационная работа выполнена на кафедре «Технологии машиностроения» Кинешемского филиала Московского государственного индустриального университета (КФ МГИУ). Ее тема является составной частью исследовательской тематики кафедры.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 113 наименования и приложения. Общий объем работы составляет 120 страниц машинописного текста, включая 23 рисунка и 9 таблиц.

5.3. Выводы по главе 5.

Разработаны рекомендации по расчету периода стойкости в виде программы для моделирования процесса изнашивания и расчета параметра ^ 1 = — для прогнозирования стоикости минералокерамического режущего т инструмента с использованием нейронных сетей. Основные результаты и выводы по работе.

Проведенный комплекс исследований по проблеме повышения надежности и обеспечения оптимального функционирования технологических систем резания за счет создания прогнозирующей экспертной системы на основе нейросетевого моделирования процесса механообработки позволяет сделать следующие выводы:

1. Установлена зависимость механизмов изнашивания и разрушения минералокерамического инструмента от технологических условий процессов резания, в том числе применяемых СОТС.

2. Определены зависимости интенсивности разрушения режущего инструмента из минералокерамики, основанные на фиксации интенсивности термосилового воздействия, выраженного через произведение L-S0 и коэффициент влияния внешней среды кср, что позволило разработать системный подход их прогнозирования.

3. Разработаны физико-математическая и статистическая модели разрушения минералокерамического режущего инструмента с использованием обобщенного коэффициента сопротивляемости инструментального материала Kw, обусловленного физикомеханическими характеристиками материала режущей пластины и показателя механизма повреждаемости 0. Значения функции повреждаемости 0 определяются на основании экспериментальных данных полученных при исследовании реального процесса резания по зависимости (19).

4. Проведено структурирование архитектуры нейросети для моделирования процессов износа минералокерамического инструмента при обработке различных материалов на основе нейросетей с динамически изменяющейся конфигурацией (динамическим добавлением нейронов) с учетом неограниченного числа факторов (в том числе незначительно влияющих), изменяющихся в процессе резания.

5. Разработаны алгоритмы для создания прогнозирующей экспертной системы и расчета значений стойкости инструмента, которые реализованы в виде соответствующей программы.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М.С. Роль углерода и кислорода в износе режущего инструмента. В кн.: Физические процессы при резании металлов. — Волгоград, 1984.
  2. Д.А. Повышение надежности и работоспособности минералокерамического режущего инструмента путем совершенствования износостойких покрытий. Дисс. канд. техн. наук. Иваново, 2002. — 99 с.
  3. К.Д. Микропроцессы разрушения // Разрушение. М.: Мир, 1973. т. 1 с. 265−375.
  4. С.А., Верещака А. С., Кушнер B.C. Резание материалов: Термомеханический подход к системе взаимосвязей при резании: Учебник для техн. вузов М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. — 448 с.
  5. А.С. Работоспособность режущего инструмента с износостойкими покрытиями. М.: Машиностроение, 1993, 335 с.
  6. А.С., Табаков В. П., Жогин А. С. Износ твердосплавных инструментов с покрытием. Вестник машиностроения, 1981, № 4, с. 45 49 .
  7. С.П. Нейросетевое моделирование технологических параметров процесса резания. В сб.: Резание и инструмент в технологических системах. -Харьков: НТУ «ХПИ», 2005 (Вып. 68), с. 109−116.
  8. В.И. Физическая природа разрушения металлов. М.: Металлургия, 1984., 280 с.
  9. Ф.А. Закон ползучести и длительной прочности металлов. М.: Металлургия, 1986., 304 с.
  10. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г. К. Вороновский, К. В. Махотило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев. Харьков: Основа, 1997. — 112 с.
  11. Д.Д. Скол, пластичность и вязкость кристаллов // Атомный механизм разрушения. М.: Металлургиздат., 1963., с. 220 253.
  12. А.Н. и др. Методы нейроинформатики. Электронная публикация.
  13. С.Н., Волосова М. А. Технология комбинированного поверхностного упрочнения режущего инструмента из оксидно-карбидной керамики // Вестник машиностроения. 2005. № 9. С. 32 36.
  14. В.М., Латышев В. Н., Новиков В. В., Пискарев П. В. Исследование влияния синтетических СОТС на качество абразивной обработки стекла //
  15. Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения. Материалы V Междун. науч.-техн. интернет конф. Орел, 2004. с. 46−50.
  16. С.В. Моделирование процесса изнашивания резцов из нитрида бора при обработке закаленных сталей / Технология металлов. 2003. № 11. С. 11−15.
  17. А.Ю. Структурные модели и топологическое проектирование быстрых нейронных сетей // Доклады международной конференции «Информационные средства и технологии» 21−23 октября 1997 г. г. Москва, т 1, С264−269.
  18. В.П., Беровский Г. В., Музыкант Я. Б., Ипполитов Г. М. Режущие инструменты, оснащенные сверхтвердыми и керамическими материалами, и их применение. Справочник М.: Машиностроение, 1987, 320 с.
  19. В.А. Субатомный механизм износа режущего инструмента. Ростов-на-Дону. Изд. Ростовского-на-Дону университета, 1973., 165 с.
  20. С.Н., Куксенко B.C., Петров В. А. // ДАН СССР. 1981. Т. 259. — N 6. -с. 1350−1353.
  21. И.В. Нейронные сети: основные модели. Уч. пособие. Воронежский государственный университет, 1999.
  22. Н.Н., Фетисова З. М. Обработка резанием тугоплавких сплавов. М.: Машиностроение, 1966, 224 с.
  23. Ю.Г., Олейников А. И., Шпилев A.M., Бурков А. А. Математическое моделирование самоорганизующихся процессов в технологических системах обработки резанием. Владивосток: Дальнаука, 2000.
  24. Ю.Г. Разрушение и изнашивание инструмента, оснащенного режущей керамикой // Трение и износ. 1991., т. 12, № 2, с. 287 — 295.
  25. В.Е. Выбор стратегии обслуживания многорезцовых наладок. В сб.: Резание и инструмент в технологических системах. — Харьков: НТУ «ХПИ», 2005 (Вып. 68), с. 247−254.
  26. В.Е. Интенсивность формообразования технологических систем // Вестник машиностроения. 2000. — № 2. — С. 30 — 34.
  27. В.Е., Мохсен А. А. Выбор наивыгоднейшей стойкости многорезцовой наладки. В сб.: Резание и инструмент в технологических системах. — Харьков: НТУ «ХПИ», 2003 (Вып. 65), с. 73−78.
  28. В.Е. Эффективное использование станков с ЧПУ. В сб.: Современные технологии в машиностроение, т. 2. — Харьков: НТУ «ХПИ», 2006. — с. 353−364.
  29. А.К. Интенсификация процесса «сухой» обработки резанием. В сб.: Резание и инструмент в технологических системах. — Харьков: НТУ «ХПИ», 2005 (Вып. 68), с. 255−266.
  30. И.В., Нескоромный В. Н., Ососков Г. А. Применение нейронных сетей в экспериментальной физике, ЭЧАЯ, т.24, вып.6, 1993, с.1551−1595.
  31. С. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения. http://www.orc.ru/~stasson/n2.zip
  32. С. Нейронные сети: обучение без учителя. http://www.orc.ru/~stasson/n3 .zip
  33. С. Нейронные сети: основные положения. http://www.orc.ru/~stasson/nl .zip
  34. .И., Натансон М. Э., Бершадский JI.H. Механо химические процессы при граничном трении. — М.: Наука, 1972., 170 с.
  35. В.В., Досько С. И., Попов В. Ф., Федоров С. Ю., Федоров М. Ю. Инструментальное обеспечение высокоскоростной обработки резанием // Вестник машиностроения. 2005. № 9. С. 46−50.
  36. М.Ю., Бахарев В. П., Филимонов А. В., Климов А. Б. Физико-математическое моделирование и прогнозирование процесса изнашивания минералокерамического режущего инструмента. // Вестник машиностроения. 2006. № 11
  37. Э.М. Ассоциативные нейроподобные структуры. К.: Наукова думка, 1990.
  38. В.Н. Повышение эффективности СОЖ. М.: машиностроение, 1975., 86 с.
  39. В.Н., Можин Н. А., Семенов В. В. Исследование химической активности СОЖ при резании металлов. В кн.: Вопросы теории действия СОТС в процессах обработки металлов резанием. Горький, 1975, т. 3, с. 117 131.
  40. A.M., Орлов А. Н. Кинетика термофлуктуационного роста магистральной трещины в поликристаллической фольге пластичного материала // ФММ, 1982., т. 54, № 3, с. 553−559.
  41. Т.Н. Прочность и износостойкость режущего инструмента. М.: * Машиностроение, 1982, 320 с.
  42. Лоу Д. Р. Обзор особенностей микроструктуры при разрушении сколом // Атомный механизм разрушения. М.: Металлургиздат., 1963., с. 84 108.
  43. С.О. Нейроны и нейронные сети. (Введение в теорию формальных нейронов) М.: Энергия, 1971.-232 с.
  44. А.Г. Повышение эффективности лезвийной обработки быстрорежущим инструментом при использовании экологически чистых СОТС. //Дис. д-ра техн. наук: 05.03.01, 05.02.01 М., 1999.
  45. Обработка резанием высокопрочных, коррозионностойких и жаропрочных сталей / Под ред. П. Г. Петрухи М.: Машиностроение, 1980. — 167 с.
  46. Общемашиностроительные нормативы времени и режимов резания для нормирования работ, выполняемых на универсальных и многоцелевых станках с числовым программным управлением. Часть 2. Нормативы режимов резания. М.: Экономика, 1990. 474 с.
  47. А.В. Использование алгоритма обратного функционирования для обучения искусственных нейронных сетей. Вестник Хар. ун-та. Сер.1, Мат., Инф., 1998, с.81−84.
  48. А.В. Комбинированный алгоритм обучения искусственных нейронных сетей прямого распространения. Вестн. Хакас, гос. ун-та. 2001. Вып. 4.-С. 116−119.
  49. Оптимизация режимов обработки на металлорежущих станках. / Гильман A.M., Брахман JI.A. и др. М.: Машиностроение, 1972. 188 с.
  50. Ю.В. Моделирование процессов обработки резанием. В сб.: Современные технологии в машиностроение, т. 2. — Харьков: НТУ «ХПИ», 2006. — с. 221−232.
  51. В. В. Блинов В.Б., Капустин А. С., Механическая обработка материалов и оборудование машиностроительного производства: Учебн. пособие: Под. ред. Подгоркова В. В. / Иван. гос. энерг. ун-т. Иваново, 2002. 124с.
  52. В.А. Методы обеспечения требуемого качества поверхностного слоя деталей машин. Уч. пособие / Иваново, ИГЭУ, 2006., 83с. Электронная публикация.
  53. Прайс-лист ЗТК 08.2006 «Керамические СМП для токарных и фрезерных работ» по ГОСТ 25 003–81, с учетом ISO 1832
  54. Прогрессивные режущие инструменты и режимы резания металлов: справочник / под ред. В. И. Баранникова. — М.: Машиностроение, 1990.-400с.
  55. В.Р., Лексовский A.M., Сакиев СИ. Кинетика взаимодействия микро-и макротрещин // ФММ, 1975., т. 40, № 4, с. 812 816.
  56. Э.А. Исследование термодиффузионных свойств технологических процессов с целью повышения стойкости режущего инструмента: Автореф. дис. канд. техн. наук. М., 1971., 20 с.
  57. Э.А., Прибыш А. И., Авдеенко А. П. Разработка и опыт применения > защитных технологических сред. В кн.: Вопросы теории действия СОТС впроцессах обработки металлов резанием, т. 1, Горький, 1975., с. 203 219.
  58. Справочник технолога- машиностроителя. Под редакцией А. Г. Косиловой и др. М.: Машиностроение, 2003 г. т.1, 1985.- 496 с.
  59. Справочник технолога- машиностроителя. Под редакцией А. Г. Косиловой и др. М.: Машиностроение, 2003 г. т.2, 1985.- 496 с.
  60. А. Генетические алгоритмы математический аппарат. Электронная публикация. MetaQuotes Software Corp. http://www.basegroup.ru/genetic/math.htm
  61. В.П. Механизмы упрочнения материала износостойкого покрытия и технологии их реализации. В сб.: Современные технологии в машиностроение, т. 2. — Харьков: НТУ «ХПИ», 2006. — с. 233−247.
  62. З.С. Влияние среды на характер износа и стойкость быстрорежущего инструмента. Труды грузинского политехнического института, 1967, № 1, с. 185−197.
  63. С.А. Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем. М.: Высшая школа, 2002., 183 с.
  64. Технологичность конструкции изделий: справочник / под ред. Ю. Д. Амирова. — М.: Машиностроение, 1990. — 367 с.
  65. Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.:Мир, 1992
  66. О. И. Куликов С.А. Многоуровневые нейронные модели типа неокогнитрон. Архитектура, обучение и распознавание. / Тезисы 8-й Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» (НКП-2002). М.: Век книги, 2002. с. 144.
  67. А.В., Климов А. Б. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2 006 611 532 Neural network toolpak for MS Excel. M.: 6 мая 2006.
  68. A.B. Структурирование и обучение нейронных сетей с применениями к задачам физической химии и медицины. Дисс. канд. физ.-мат. наук. Иваново, 2004. — 80 с.
  69. Я.Б. Механические свойства металлов. М.: Машиностроение, 1974., 471 с.
  70. Д. Двойникование и зарождение трещин в металлах с объемноцентрированной кубической решеткой // Разрушение твердых тел. М.: Металлургия, 1967., с. 222−255.
  71. И. Ползучесть металлических материалов. М.: Мир, 1987., 302 с.
  72. А. Алгоритм обучения RProp математический аппарат. http://www.basegroup.ru/neural/rprop.htm
  73. П.И. и др. Теория резания. Физические и тепловые процессы в технологических системах. Минск: Выш.шк., 1990. 512 с.
  74. Angebot so umfangreich wie nie zuvor. «Ind. Anz.», 1986., 108, № 81, P.32−34.
  75. Bedeutungsvolle. Keramik als Schneidstoffur Zerspanung. Bartsch Sven. > «Maschinenmarkt», 1988., № 4, 22 24, 27 — 29.
  76. Bestimmung thermischer und mechanischer Kennwerte von А120з -Schneidkeramik. Bartsch S. «Fachber Metallbearb», 1987., 64, № 6, 531 536.
  77. Der Schneidstoff aus Silizium Nitrid. «Ind. — Anz.», 1986., 108, № 90, 52.
  78. Dirk Emma Baestaens, Willem Max Van Den Bergh, Douglas Wood, «Neural Network Solution for Trading in Financial Markets», Amsterdam: Pitmap Publishing, 1996.
  79. Drehen von Eisenguswerstoffen mit Siliciumnitrid Schneidkeramik -Verschleisverhalten und Zerspankrufte. Konig Wilfried, Lauschel Jurgen. «Konstr. Gissen», 1986., 11, № 3,4−10.
  80. Drehen von Hartwerkstoffen in der Praxis Maschkeramiken und Bornitrid -Schneidstoffe. Momper F. «Ind. Anz.», 1988., 110, № 14, 26 29.
  81. Drehen von Hartwerkstoffe mit Mischkeramik und Bornitrid — Werkzeugen. Momper Friedrich J., Friederich Kilian M. «Werkstatfstechnik», 1987., 77, № 9, 471 474.
  82. Effekte und Qualitatsgewinn beim Einsatz neuer Schneidwerkstoffe. Straup K.H. «Fertigungstechn und Betr.», 1987., 37, № 11, 668.
  83. Eine der welfbesten frassorten: TTM 5: Проспект / Фирма «Krupp Widia», ФРГ.
  84. Eigenschaften und Anwendung von Cermet Schneidplatten. Urano H., Koplin D. «Werksttat und Betr.», 1985., 118, № 9, P. 631 — 637 .
  85. Erfahrungen beim schruppdrehen von Inconel 718 mit Siliziumnitrid. Gerschwiler K. «Ind. Anz.», 197, 198, № 3 — 4, 36 — 37.
  86. F. Gutbrodt, P. binder «IT-Sicherheit auf der Feldebene von Automatisierungssystemen Ansprechpartner», Dissertation, Verlag Universitat Stuttgart, Institut fur Automatisierungs- und Softwaretechnik, 2002.
  87. Frank and crater wear mechanisms of aluminabased cuffing fools rohen machining steel. Brandt G. «Wear», 1986., 112, № 1, P. 39 56.
  88. Frasen mit Schneidkeramik. Abel Robert. «Werkstattstechnik», 1987., 77, № 10, 553−556.
  89. Harten als Stahl Verschleisfeste Keramiken als Spanungswerkstoff mit guter Temperatur bestandigkeit. Kolaska Johannes, Dreyer Klaus. «Maschinenmarkt», 1988., 94, № 7, 54−58.
  90. Hochgeschwindigkeits drehen bis 3000 m / min Schnittgeschwindigkeit. Tuffentsammer K., Augustin D. «TZ Metallbearb», 1985., 79, № 7.
  91. Hochgeschwindigkeits Zerspanung beginnt jetzt mit SIN «Werkstatt und Betr.», 1985., 118, № 8, P. 503−504.
  92. Hohe Leistung Entwicklung spichtungen und Anwendungsschwerpunkte von Schneidkeramiken. Abel Robert. «Techno — Tip», 1986., 16, Sonderaus: «Fabrik 2000», 74 — 76.
  93. Hohere schnittgeschwindigkeiten mit Schneidkeramik. Gomoll Volker. «Maschine» 1988., 12, № 1−2, 54, 56, 61−63.
  94. Keramische Werkstoffe: insbesondere Schneidstoffe fur die Zerspanung. Dreyer K., Kolaska J., Grewe H. «Reib. und Verschleiss metal und nichtmetal Werkst». «Aberursel», 1986, 323 353.
  95. Kolaska H, Dreyer K. Entwicklungsstand keramischen schneidstoffe. Werkzeuge fur die spanende fertigung, sept, 1989, P. 4 13.
  96. Kolaska H, Dreyer K. Immer feiner Verbesserte Hartmetallsorten als Schnenmarkt, 1988. Vol. 94, № 42, P. 44 — 46, 48, 50.
  97. Konig W, Gerschweiler K. Werkzeugverschleiss und SchneidstoffVergleich Inconel 718 mit Keramik und CBN drehen. Industrie Anzeigen. — 1987, № 13, P. 24 -28.
  98. Krainer H. Arch. Eisenhuttenw. Bd. 27. № 1 2 p. 533. 108. Momper F. 3, Freidrichs K, Fripan M. Keramische schneidstoffe entwicklungsstand — tendenzen -anwendungen. Neue Werkstoffe. October, 1987, P. 4 — 15.
  99. Leistungsstarke weise Schneidkeramic fur Gusbearbeitung. «Konstr. giessen», 1986, 11, № 3,22.
  100. Moderne Maschinen erfordern moderne Schneidstoffe. Teil 3 Kolaska Hans. «Techn. J», 1986, № 7, 13−15.
  101. Moriarty D.E., Schultz A.C. and Grefenstette J.J. 1999 «Evolutionary Algorithms for Reinforcement Learning», Volume 11, pages 241−276.
  102. Nicht mehr so sprode. Kolaska J., Dreyer K. «Maschinenmarkt», 1987., 93, № 40, 110−115.
  103. E., «Regelungstechnikund, Steuerungstechnikund und Automatisierungstechnik», Verlag Technische Universitat Braunschweig, 2002.
  104. Steigerung der Zerspanleistung beim Stirnplanfrasen durch Einsatz von Nitridkeramik. Bucholz Th. «Ind. Anz.», 1986., 108, № 90, 46 — 47.
  105. U. Biegert, «Sichere Automatisierungssysteme mit Hilfe qualitativer Modellierung und quantitativer Risikobewertung», Institut fur Automatisierungs- und Softwaretechnik Universitat Stuttgart, 1998.
  106. Verschleisverhalten von Silizium nitrid — Schneidkeramik. Tonshoff H.K., Bartsch S. «TZ Metalbearb.», 1987., 81, № 9, 32 — 33, 36 — 38.
  107. Wirtschaftlicher Einsatz von Siliziumnitrid beim Stimplanfresen von Grausug durch optimale Schnittbedingungen. Buchholz Thomas. «Werkstattstechnik», 1987., 77, № 9, 483−487.123
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!