Virtual Sensors for On-line Wheel Wear and Part Roughness Measurement in the Grinding Process

Grinding is an advanced machining process for the manufacturing of valuable complex and accurate parts for high added value sectors such as aerospace, wind generation, etc. Due to the extremely severe conditions inside grinding machines, critical process variables such as part surface finish or grinding wheel wear cannot be easily and cheaply measured on-line. In this paper a virtual sensor for on-line monitoring of those variables is presented. The sensor is based on the modelling ability of Artificial Neural Networks (ANNs) for stochastic and non-linear processes such as grinding; the selected architecture is the Layer-Recurrent neural network. The sensor makes use of the relation between the variables to be measured and power consumption in the wheel spindle, which can be easily measured. A sensor calibration methodology is presented, and the levels of error that can be expected are discussed. Validation of the new sensor is carried out by comparing the sensor's results with actual measurements carried out in an industrial grinding machine. Results show excellent estimation performance for both wheel wear and surface roughness. In the case of wheel wear, the absolute error is within the range of microns (average value 32 mu m). In the case of surface finish, the absolute error is well below R-a 1 mu m (average value 0.32 mu m). The present approach can be easily generalized to other grinding operations.

Documentos de soporte para una práctica interuniversitaria de bases de datos

Este informe recoge la documentación generada para llevar a cabo una práctica interuniversitaria en el área de base de datos durante los cursos 09/10 y 10/11. Se ha desarrollado una experiencia entre la UPV/EHU y la Universidad de la Rioja incorporando de forma sistemática la telecolaboración, formando equipos de trabajo con estudiantes de las dos universidades que no se conocen entre sí y han trabajado a distancia. El proyecto se ha realizado en el ámbito de dos asignaturas de bases de datos concretas, una de cada universidad, donde las similitudes y diferencias entre ambas producen equipos heterogéneos. Los alumnos han colaborado en las diferentes fases de la creación de una base de datos, desde la invención de unos requisitos hasta la realización de consultas. Para el desarrollo de esta práctica se han elaborado enunciados detallados para cada fase con ejemplos del trabajo a realizar. Además se ha acordado una rúbrica de evaluación y una encuesta para valorar la experiencia. En el presente documento se recopila dicho material de soporte.