Sensitivity of Colding tool life equation on the dimensions of experimental dataset

Abstract

In this work, 22 sets of cutting data and tool life for longitudinal turning of steel are analyzed using the Colding equation. When modeling tool life with a limited number of tool performance data points, the model error may be low for these points. Evaluating the model for test points not used when computing the model coefficients may give larger errors for these points. This work proves that the Colding model also provides sufficient precision when modelling data points not being used to create the model, and is therefore a well-functioning instrument for tool life modelling. The results also prove that for the selected data, the precision of the model can be greatly improved when the dimension of the data set is increased from 5 to 10 data points. Above 13 data points the precision improvements are negligible.

Проаналізовано 22 набору режимів різання і стійкість інструменту при поздовжньому точінні стали при застосуванні моделі Колдінга. При моделюванні стійкості інструменту при обмеженій кількості даних про робочі характеристики помилка моделі може бути незначною в заданих точках. Оцінка моделі для тестових точок, які не використовуються при обчисленні коефіцієнтів моделі, може показати більші помилки в цих точках. Доведено, що модель Колдінга забезпечує достатню точність при моделюванні даних, що не використовуються для створення моделі, і тому може бути застосована для моделювання періоду стійкості інструменту. Результати також доводять, що для даних, що використовуються, точність моделі може бути значно поліпшена при збільшенні набору точок з 5 до 10, а при збільшенні понад 13 точок поліпшення точності моделювання незначні.

Проанализированы 22 набора режимов резания и стойкость инструмента при продольном точении стали с применением модели Колдинга. При моделировании стойкости инструмента при ограниченном количестве данных о рабочих характеристиках ошибка модели может быть незначительной в заданных точках. Оценка модели для тестовых точек, не используемых при вычислении коэффициентов модели, может показать бóльшие ошибки в этих точках. Доказано, что модель Колдинга обеспечивает достаточную точность при моделировании данных, не используемых для создания модели, и поэтому может быть применена для моделирования периода стойкости инструмента. Результаты также доказывают, что для используемых данных точность модели может быть значительно улучшена при увеличении набора точек с 5 до 10, а при увеличении более 13 точек улучшения точности моделирования незначительны.