Prediction and analysis of process failures by ANN classification during wire-EDM of Inconel 718

Drahtbruch und Funkenfreiheit sind zwei typische Bearbeitungsfehler, die bei der elektrischen Drahtentladung (Drahterodierung) auftreten, wenn entsprechende Parametereinstellungen nicht eingehalten werden. Selbst nach mehreren Versuchen zur Prozessoptimierung können Bearbeitungsfehler nicht vollständig beseitigt werden. In dieser Studie wird ein Offline-Klassifikationsmodell zur Vorhersage von Bearbeitungsfehlern vorgestellt. Ziel der aktuellen Studie ist die Entwicklung eines Multiklassenklassifikationsmodells mittels eines künstlichen neuronalen Netzwerks (ANN). Der Schulungsdatensatz umfasst 81 vollfaktorielle Experimente mit drei Stufen der Impulszeit, Impulszeit, Servospannung und Drahtvorschubrate als Eingabeparameter. Die Klassen werden als normale Bearbeitung, Funkenfreiheit und Drahtbruch gekennzeichnet. Die Modellgenauigkeit wird durch 20 Bestätigungsexperimente getestet, und das Modell wird bei der Klassifizierung der Bearbeitungsergebnisse als zu 95% präzise entdeckt. Die Auswirkungen von Prozessparametern auf die Prozessfehler werden diskutiert und analysiert. Eine mikrostrukturelle Analyse der bearbeiteten Oberfläche und abgenutzter Draht wird als Lösung erprobiert und einfach durchgeführt.