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Intelligent Modeling of Thrust Force in Drilling Process / Sheng, Ye in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 128 N°4 (Decembre 2006) 

Public ISBD [article]  in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N°4 (Decembre 2006) . - 846-855 p. Titre : Intelligent Modeling of Thrust Force in Drilling Process Titre original : Modèle Intelligent de la Force Poussée dans le Processus de Forage Type de document : texte imprimé Auteurs : Sheng, Ye, Auteur ; Tomizuka, Masayoshi, Auteur Article en page(s) : 846-855 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Stratégie  modelante  intélligente  Réseau  neurologique  Forage  Commutation  Variation  de  gain Index. décimale : 629.8 Résumé : In this paper, an intelligent modeling strategy for thrust force in drilling process is proposed. First of all, neural network (NN) models are developed to model the thrust force in drilling process. Second, drill head position information is included in the NN model to get better force prediction accuracy for entrance and exit drilling stages. Third, a fuzzy switching strategy is proposed to deal with the gain variation problem due to transitions from one drilling stage to another. Finally, gain variation due to drill wear is studied and the related modeling strategy is developed. Simulation and experimental results show that the proposed model works well over a wide operating range. En cet article, on propose une stratégie modelante intelligente la force poussée dans le processus de forage. Tout d'abord, des modèles du réseau neurologique (NN) sont développés pour modeler la force de poussée dans le processus de forage. En second lieu, l'information principale de position de foret est incluse dans le modèle de NN pour obtenir une meilleure exactitude de prévision de force pour les étapes de forage d'entrée et de sortie. Troisièmement, on propose une stratégie brouillée de commutation pour traiter le problème de variation de gain dû aux transitions d'une étape de forage à l'autre. En conclusion, la variation de gain due à l'usage de foret est étudiée et la stratégie modelante relative est développée. La simulation et les résultats expérimentaux prouvent que le modèle proposé fonctionne bien sur une plage large de fonctionnement. En ligne : ysheng@accuray.com [article] Intelligent Modeling of Thrust Force in Drilling Process = Modèle Intelligent de la Force Poussée dans le Processus de Forage [texte imprimé] / Sheng, Ye, Auteur ; Tomizuka, Masayoshi, Auteur . - 846-855 p. Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N°4 (Decembre 2006) . - 846-855 p. Mots-clés : Stratégie  modelante  intélligente  Réseau  neurologique  Forage  Commutation  Variation  de  gain Index. décimale : 629.8 Résumé : In this paper, an intelligent modeling strategy for thrust force in drilling process is proposed. First of all, neural network (NN) models are developed to model the thrust force in drilling process. Second, drill head position information is included in the NN model to get better force prediction accuracy for entrance and exit drilling stages. Third, a fuzzy switching strategy is proposed to deal with the gain variation problem due to transitions from one drilling stage to another. Finally, gain variation due to drill wear is studied and the related modeling strategy is developed. Simulation and experimental results show that the proposed model works well over a wide operating range. En cet article, on propose une stratégie modelante intelligente la force poussée dans le processus de forage. Tout d'abord, des modèles du réseau neurologique (NN) sont développés pour modeler la force de poussée dans le processus de forage. En second lieu, l'information principale de position de foret est incluse dans le modèle de NN pour obtenir une meilleure exactitude de prévision de force pour les étapes de forage d'entrée et de sortie. Troisièmement, on propose une stratégie brouillée de commutation pour traiter le problème de variation de gain dû aux transitions d'une étape de forage à l'autre. En conclusion, la variation de gain due à l'usage de foret est étudiée et la stratégie modelante relative est développée. La simulation et les résultats expérimentaux prouvent que le modèle proposé fonctionne bien sur une plage large de fonctionnement. En ligne : ysheng@accuray.com