Abstract
In metal cutting processes, cutting conditions have an influence on reducing the production cost and deciding the quality of a final product. Process planners usually make modification to recommended cutting parameters obtained from machining data handbooks in order to satisfy requirements for individual operation. The modified cutting parameters also need to be examined for the safe machining. In this paper, a new operation planning system that allows the generation and check of modified cutting parameters is proposed for the milling process. A neural network methodology is introduced to identify mathematical models for generation of the modified cutting parameters, and several simplified rules and equations are presented for the check of the cutting parameters. Finally, the results are demonstrated with an example part.
절삭가공에서 가공조건은 가공비용의 감소와 제품 품질의 향상에 영향을 주는 주요 요인 중의 하나이다. 일반적으로 공정설계자는 제품의 목표 품질을 만족하는 범위 내에서 비용을 줄일 수 있는 가공조건을 결정하기 위하여, 가공조건 핸드북 등에서 제공하는 표준 가공조건을 세부 공정별 요구 사항이 만족되도록 경험을 기반으로 수정한 후 작업자의 안전에 문제가 없는 지 검토한다. 본 논문에서는 공정설계자의 경험에 의해 수행되는 일련의 과정을 신경회로망 모델과 규칙에 의해 모델링한 작업설계시스템을 소개한다. 개발된 시스템은 각주형 부품의 밀링 작업에서 (1) 표준 가공조건을 세부 공정별 요구 사항이 만족되도록 신경회로망 모텔에 의해 수정하고, (2) 다음으로 작업자의 안전을 만족하도록 수정된 가공 조건을 필터링하는 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 우선 개발된 밀링 작업설계시스템의 전반적인 기능을 간략히 소개한 후, 제안된 방법론에 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 마 지막으로 실제 적용 예를 통하여 개발된 시스템의 성능을 예시하도록 한다.
