制造运营质量控制的人工智能应用宏机械铣削数据集

数据集概述

本数据集聚焦制造运营质量控制，通过振动信号和切削参数信息，利用人工智能方法估计表面粗糙度，实现加工过程中的质量预测。表面粗糙度是衡量产品质量的关键指标，该数据集旨在为实时质量监控提供数据支持。

文件详解

• 文件名称：Datasets_description_macromilling_v2.pdf
• 文件格式：PDF
• 内容：数据集描述文档，可能包含实验背景、数据采集方法、变量定义及使用说明等。
• 文件名称：Macromilling_dataset_1.csv
• 文件格式：CSV
• 字段示例：
• AcelR：振动信号相关参数
• fz：每齿进给量
• Diam：刀具直径
• ae：切削深度
• HB：材料硬度
• geom：几何参数
• Ra：表面粗糙度（目标变量）

适用场景

• 制造质量控制：实时监控加工过程中的表面粗糙度，预测产品质量。
• 人工智能建模：基于振动信号和切削参数构建表面粗糙度预测模型。
• 工艺优化：通过分析数据优化铣削工艺参数，减少废品率。
• 智能制造：支持工业4.0环境下的智能质量检测系统开发。