생산시스템에서의 공정계획 의사결정에 있어서 가장 중요한 의사결정은 공정을 수행할 기계를 선정하는 문제이다. 일반적으로 기계선정의 결정 기준으로는 가공에 소요되는 비용을 최소화하는 기준을 사용하고 있다. 공정을 수행할 수 있는 기계들은 각각의 고유한 가공능력에 따라 다양한 불량률을 나타내게 된다. 따라서 본 연구에서는 일반적으로 고려하는 가공비용 뿐만 아니라 불량발생 비용을 고려하여 기계를 선정하고자 한다. 본 연구에서는 기계의 가공능력에 따른 불량발생에 관한 통계학적 모델을 사용하여 가공 총비용을 최소화하는 기계선정 절차를 제시하고자 한다.
본 연구에서는 여러가지 평판 캠 기구에 대하여 효율적이며 정밀한 설계 및 가공을 할 수 있도록 CAD/CAM 소프트웨어를 개발하는데 목적이 있다. 즉, 주어진 캠 곡선과 캠 기구의 구성조건을 바탕으로 포락선 이론에 의하여 캠 형상을 구하고, 원하 는 가공 방법을 선정하여 황삭가공과 정삭가공에 대한 NC 파트프로그램을 얻는 기능들 을 하나의 통합된 CAD/CAM 소프트웨어로 구성하여 생산성과 효율성 및 정밀성 향상에 기여하고자 한다.
2002년도 한 해 동안 생산 및 설계공학 관련 분야를 중심으로, 소성가공, 절삭가공, 금형 및 사출성형, 용접 및 특수가공, 생산자동화 및 관리, CAD/CAM, 기계요소 및 기구설계, 공작기계 및 기계시스템설계, 지적설계 및 최적설계, 윤활 및 마멸, 생체공학, MEMS 등으로 분류하여 각 분야에서 그 동안 발전 개발하여 게재된 연구 및 실험 논문들을 중심으로 이들 분야에 대한 관련 동향등을 정리하면 다음과 같다.
설계, 가공, 조립, 검사기술로 대표되는 생산시스템의 근간 기술은 공작기계에 의한 부품가공 소위, 기계 가공 기술이다. 가공에 필요한 NC 프로그램의 효율적인 관리를 위해 이용되던 종래의 DNC(Direct Numerical Control) 는 가공 Cell 의 효율을 높이기 위해, CNC 가공기 및 주변기기에 대한 실시간 감시/제어기능을 가진 분산제어시스템( DNC(Distributed Numerical Control)으로 발전하고있다. 본 연구에서는 이기종 CNC로 이루어진 가공 Cell에 적합 하고, 경제성, 범용성 및 확장성을 고려하여 RS485 Network 및 RS232C를 이용하여각 CNC 공작기계 및 주변기기와 연결 해서 실시간(Real Time) 동시작업(Multi Tasking) 가능한 DNC 시스템을 개발하였다.
절삭가공을 주제로 하는 생산 시스템에서는 생산의 원활화, 가공능률의 향상, 원가의 저감을 목적으로 지속적인 연구가 수행되어오고 있다. 기계공업의 발전에 따라 많은 분야에서 자동화를 이룩할 정도로 기술이 진보되고 정밀가공이 행하여지는데 따라서 정밀도의 향상, 가공표면의 양질화를 위한 절삭조건의 개선이 요구되고 있는 한편, 특히 이러한 내용을 만족시키기 위해 근래에는 수치제어 또는 전용 공작기계가 채용되면서 CIM 시스템이 구축되고, 나아가 생산시스템의 우인화, FA 시스템화를 이룩하기 위한 목표로 기계가공의 전 분야가 급속하게 발전하고 있다.
공작기계에서 가공정밀도를 저하시키는 가장 큰 요인은 열변형 및 채터진동이다. 본 고에서는 이 중 장시간 가공중 기계의 열변형에 따른 문제점을 자동으로 공작기계 CNC(Computerized Numerical Controller) 제어기상에서 실시간으로 보상하여 주는 장치 및 기술개발 사례에 대한 내용을 언급하고자 한다. 기계가공에서 온도신호의 실시간 데이터 취득 및 열변형에 따른 공작기계 원점(Work Offset)의 자율보정이 가공정밀도 향상 및 가동률 향상에 많은 영향을 끼친다 이에 따라 본 고에서는 온도 데이터의 취득부와 보상을 위한 보정값 추출을 위한 선형회귀법 및 신경회로망의 보정모델을 임베디드화한 디바이스와 CNC상에서 가공중 공작기계 원점 자동보정을 하는 시스템을 개발하였기에 관련내용을 소개하고자 한다.
공작기계부품 가공을 위한 공정표는 가공공정, 공정별 도면 분할, 가공기계 등을 결정하는 공정계획과 한 공정에 대하여 가공방법, 가공공구, 절삭조건, 공수등을 결정하는 작업계획을 통하여 발행된다. 작업계획에서 가공방법과 가공공구의 결정은 절삭조건과 공수에 영향을 주는 중요한 요소이다. 기존의 연구에서는 가공방법과 가공공구를 결정하기 위해 전문가 시스템 쉘(expert system shell)이용한 사례가 많았다. 이 경우, 지식 베이스(knowledge base) 의 구축에 많은 시간이 소요되고, 지식이 변했을 때 수정의 어려움이 있다. 본 연구에서는 표준화되지 않아 변경의 소지가 많은 가공방법과 가공공구 결정에 뉴럴 네트워크(neural network)의 한 종류인 백 프로퍼게이션 (back propagation) 학습 모델을 이용했다. 공정계획 후 분할된 공정별 도면으로부 터 크기 및 정밀도 등과 같은 특징형상(feature) 정보를 추출한 후, 특징형상 의 종류와 크기, 치수공차, 기하공차, 거칠기 등을 입력하여 가공방법 및 가 공공구가 출력되도록 학습패턴을 설정하여 학습시켰다. 학습패턴은 공정설계 전문가와 인터뷰하는 방법과 작업계획 과정을 분석하는 방법을 통하여 설정 했다. 백 프로퍼게이션 모델을 통하여 학습시킨 결과, 학습시킨대로 정확한 가공방법 및 가공공구를 결정할 수 있었다.
기계산업의 발달과 함께 꾸준히 공작기계의 발달에 발맞추어 절삭가공 공구도 꾸준한 발전을 요구받아왔다. 점차로 기계가공이 고정밀도를 요구하고 원가절감을 위한 생산성의 극대화를 오래전부터 추구한 결과 공작기계의 위치정밀도의 향상과 고강성구조 및 computer와 robot의 발달에 따른 CIM(Computer Integrated Manufacturing)이 가능하게 되었다. 그에 따른 절삭가공의 최첨병인 절삭공구의 성능도 꾸준히 발전되어 왔다. 아무리 공작기계의 정도 및 강성이 뛰어난다 할지라도 공구의 성능이 따라가지 못할 때에는 그앞의 모든 노력이 결실을 거두기는 어렵다. 절삭공구에 요구되는 성능을 요약하면 첫째로 고정밀 가공용공구, 둘째로는 생산성을 높일 수 있는 공구(즉 고속, 고이송에서 수명이 긴 공구), 그리고 세째로는 산업의 다양화에 따른 피삭재의 변화에 민감한 공구, 즉 난삭재 가공이 가능한 공구로 분류할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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