Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloA reduced model for energy consumption analysis in milling
Anno di pubblicazione2014
Formato
  • Elettronico
  • Cartaceo
Autore/iBorgia S.; Pellegrinelli S.; Bianchi G.; Leonesio M.
Affiliazioni autoriInstitute of Industrial Technology and Automation ITIA, National Reasearch Council of Italy CNR, Via Bassini 15, 20133 Milan, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • GIACOMO DAVIDE BIANCHI
  • MARCO LEONESIO
  • STEFANIA PELLEGRINELLI
  • STEFANO BORGIA
Lingua/e
  • inglese
AbstractGeneral awareness on energy consumption is globally growing, becoming a significant performance parameter also in the manufacturing field. The current work outlines a reduced model for the analysis of the energy consumption of a machine tool during face milling operations. The model is characterized by a minimum set of significant parameters describing the product, the process and the machine. The influence of these parameters on energy consumption is represented by a feed forward neural network with 20 inputs, two hidden layers and one output. The input parameters are identified a priori by means of simplifications based on physical and technological considerations, while their relevance is evaluated by a sensitivity analysis using the neural network. The network has been trained and validated on 800 experiments consisting of runs of a continuous-Time simulator that estimates the energy consumption of a machine tool during part program execution. © 2014 Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da529
Pagine a534
Pagine totali-
RivistaProcedia CIRP
ISSN: 2212-8271
Titolo chiave: Procedia CIRP
Numero volume della rivista17
Fascicolo della rivista-
DOI10.1016/j.procir.2014.01.105
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-84904462746)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000345458000090)
Parole chiaveEnergy consumption, Machine tools, Neural Networks, Process Planning
Link (URL, URI)http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84904462746&partnerID=q2rCbXpz
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • STIIMA — Istituto di Sistemi e Tecnologie Industriali Intelligenti per il Manifatturiero Avanzato
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • SP.P01.013.001 : Metodologie e strumenti per lo sviluppo di macchine avanzate
  • SP.P03.004.001 : Macchine, robot e servizi innovativi customer oriented
Progetti Europei
Allegati
A reduced model for energy consumption analysis in milling (documento privato )
Tipo documento: application/text-plain:formatted

Dati associati a vecchie tipologie
I dati associati a vecchie tipologie non sono modificabili, derivano dal cambiamento della tipologia di prodotto e hanno solo valore storico.
Congresso nome47th CIRP CMS
N. volume della serie/collana17