Simulation of rough surfaces with FFT

Wu, Jiunn-Jong

doi:10.1016/s0301-679x(00)00016-5

Cited by 238 publications

(135 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

120

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…A comparable approach was chosen in [21]. The model for the simulation of the Gaussian topographies is based on the approaches of [18,26]. The 2.5D topographies can be described as matrices of the form:…”

Section: Approach For the Generation Of Artificial Ground And Honed Smentioning

confidence: 99%

“…To achieve the requested variance 2 ( ) tar σ z , the power spectral density has to be normalized. The simulation method used here is similar to the one presented by Wu [26]. Wu uses a complex vector with uniformly distributed phases and constant amplitude instead of the Fourier transform G of a normal distributed matrix g. With such an approach, the given autocorrelation function is exactly mapped into the simulated topographies e.g., it does not contain any stochastic variations as in the approach chosen for this paper (cf.…”

Section: Approach For the Generation Of Artificial Ground And Honed Smentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

An Approach for the Simulation of Ground and Honed Technical Surfaces for Training Classifiers

et al. 2017

View full text Add to dashboard Cite

Training of neural networks requires large amounts of data. Simulated data sets can be helpful if the data required for the training is not available. However, the applicability of simulated data sets for training neuronal networks depends on the quality of the simulation model used. A simple and fast approach for the simulation of ground and honed surfaces with predefined properties is being presented. The approach is used to generate a diverse data set. This set is then applied to train a neural convolution network for surface type recognition. The resulting classifier is validated on the basis of a series of real measurement data and a classification rate of >85% is achieved. A possible field of application of the presented procedure is the support of measurement technicians in the standard-compliant evaluation of measurement data by suggestion of specific data processing steps, depending on the recognized type of manufacturing process.

show abstract

Section: Approach For the Generation Of Artificial Ground And Honed Smentioning

confidence: 99%

Section: Approach For the Generation Of Artificial Ground And Honed Smentioning

confidence: 99%

An Approach for the Simulation of Ground and Honed Technical Surfaces for Training Classifiers

et al. 2017

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Tworzenie generatorów powierzchni technicznych jest potrzebne nie tylko dla doskonalenie modelowania i wizualizacji [1,3,8,19,20,23,35,38], ale również dla tworzenia licznych zbiorów powierzchni, w celu rozszerzenia zakresu analiz i badań właściwości stereometrycznych, relacji mię-dzy parametrami 2D i 3D oraz poszukiwania struktur stereometrycznych uważanych za korzystne w określonych zastosowaniach eksploatacyjnych [5,16,23,32,34]. Znaczny postęp w metodach pomiaru i przetwarzania danych, charakteryzujących stereometrię powierzchni spowodował upowszechnienie analiz topografii powierzchni technicznych i wykorzystywanie ich wyników w ocenie jakości procesów obróbki oraz w ocenie jakości produktów i prognozowaniu ich właściwości eksploatacyjnych.…”

Section: Wybrane Problemy Oceny Topografii Powierzchni Po Szlifowaniuunclassified

Modeling of surface topography in the grinding process with application of the mechanisms of cumulative components of varying fractal dimension

Kacalak

Szafraniec

2015

Mechanik

View full text Add to dashboard Cite

Generowanie topografii powierzchni zgodnych ze skutkami określonego procesu obróbki może być wynikiem symulacji procesu. W przypadku obróbki ściernej, gdy powierzchnia obrabiana jest kształtowana przez wielką liczbę ziaren (nawet 10 6 -10 9 ziaren na mm 2 powierzchni), to obliczenia symulacyjne są niezwykle czasochłonne i mogą wymagać nawet ponad 10 18 operacji matematycznych. Oddziaływa-nia ziaren ściernych w kolejnych przejściach, sekwencyjnie zmniejszające nierówności powierzchni poprzez usuwanie coraz mniejszych warstw materiału, mogą być opisywane, jako addytywna kumulacja składowych o coraz mniejszej wysokości nierówności i coraz wyższym wymiarze fraktalnym. W referacie przedstawiono metodykę i algorytm tworzenia modeli powierzchni po obróbce ściernej. SŁOWA KLUCZOWE: topografia powierzchni, obróbka ścierna, wymiar fraktalnyA Generating the surface topography consistent with the effects of a particular the machining process may be the result of process simulation. If the abrasive machining when a machining surface is formed by a large number of grains (even 10 6 -10 9 grains per mm 2 in area), the simulation calculations are extremely time consuming and may require even more than 10 18 mathematical operations. The impact of abrasive grains in subsequent passes, sequentially reduce interest topography of the surface and removes smaller and smaller layers of material, they can be described as additive components stereometric accumulation of decreasing the amount of unevenness and increasingly higher fractal dimension. KEYWORDS: surface topography, abrasive machining, fractal dimension Wybrane problemy oceny topografii powierzchni po szlifowaniuWśród prac, dotyczących modelowania topografii powierzchni narzędzi ściernych [8,10,13,15,17,18] oraz powierzchni po obróbce ściernej [5,7,8,12,14,29,30,38] można wymienić prace opisujące wyniki badań nad zastosowaniem teorii fraktali, analiz częstości składowych, przekształceń falkowych, analiz statystycznych, analiz wywodzących się z teorii chaosu i katastrof. Większość wyników wykazuje ograniczoną przydatność i dość wąski zakres adekwatności lub wielką złożoność obliczeniową, z ograniczoną możliwością sterowania procesami generowania trójwymiarowego obrazu powierzchni i jego specyficznych cech.To powoduje, że nadal poszukuje się prostych i uniwersalnych generatorów pozwalających na generowanie współ-rzędnych powierzchni o cechach statystycznie zgodnych z powierzchniami rzeczywistymi.Podstawą opracowanego generatora były analizy opisane poniżej, uwzględniające potrzebę opracowania lepszych modeli do generowania obrazów powierzchni.Tworzenie generatorów powierzchni technicznych jest potrzebne nie tylko dla doskonalenie modelowania i wizualizacji [1,3,8,19,20,23,35,38], ale również dla tworzenia licznych zbiorów powierzchni, w celu rozszerzenia zakresu analiz i badań właściwości stereometrycznych, relacji mię-dzy parametrami 2D i 3D oraz poszukiwania struktur stereometrycznych uważanych za korzystne w określonych zastosowaniach eksploatacyjnych [5,16,23,32,34].

show abstract

“…For example, Wu [19] developed a methodology to simulate engineered surfaces using Fast Fourier Transform (FFT) where a given spectral density or auto-correlation function (ACF) is used as a means to model the irregular heights of a surface. Higuchi et al [20] applied the concept of fractional Brownian motion (fBm) to simulate the surface heights of grinding wheels.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Sharif Ullah et al [23] modeled the microscopic interactions between workpiece and tool (e.g., a grinding wheel) that are stochastic in nature to simulate the surface heights of a machined surface for several passes. Nevertheless, the methodologies developed so far to capture the dynamics of surface roughness, e.g., the methodologies described in [11,[19][20][21][22][23] and in the references therein, are parameter-dependent, requiring a great deal of efforts of the users to set the right values of a relatively large number of parameters. Therefore, a simpler but user-friendly methodology is needed to model the dynamics of the surface roughness.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Surface Roughness Modeling Using Q-Sequence

Sharif

2017

MCA

View full text Add to dashboard Cite

Dynamical systems play a vital role in studying highly non-linear phenomena. One of the families of the dynamical systems is integer sequences. There is an integer sequence called Q-sequence: Q(n) = Q(n − Q(n − 1)) + Q(n − Q(n − 2)); for n = 3, 4, . . . ; and Q(1) = Q(2) = 1. It exhibits a unique chaotic-order that might help develop approximate models of highly nonlinear phenomena. We explore this possibility and show how to modify a segment of the Q-sequence so that the modified segment becomes an approximate model of surface roughness (a highly non-linear phenomena that results from the material removal processes (e.g., turning, milling, grinding, and so on). The Q-sequence-based models of surface roughness can be used to recreate the surface heights whenever necessary. As such, it is a helpful means for developing simulation systems for virtual manufacturing.

show abstract

Simulation of rough surfaces with FFT

Cited by 238 publications

References 11 publications

An Approach for the Simulation of Ground and Honed Technical Surfaces for Training Classifiers

An Approach for the Simulation of Ground and Honed Technical Surfaces for Training Classifiers

Modeling of surface topography in the grinding process with application of the mechanisms of cumulative components of varying fractal dimension

Surface Roughness Modeling Using Q-Sequence

Contact Info

Product

Resources

About