• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 추계학술대회 논문집
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• pp.79-82
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• 1993

본 연구는 드릴가공중 발생하는 드릴비트(Drill Bit)의 파손검출에 적합한 센서를 선택하고, 드릴비트 파손시 나타나는 센서신호의 특성에 대한 연구를 수행했다. 연구결과 이송축 전류신호 및 주축진동신호가 절삭시 나타나는 Power 및 진동의 특성을 잘 나타내고 있으며, 드릴비트의 파손을 판단할 수 있는 특징의 보완적 요소가 강하다는 결론을 얻었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.90-95
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• 2015

본 연구에서는 인쇄회로 기판(PCB)의 홀 가공에 사용되는 초소형 및 경량의 마이크로 드릴비트를 검사하기 위한 방법을 제안하고 있다. 고배율의 현미경을 통해 마이크로 드릴 비트의 영상을 획득한 후 드릴비트의 주요 지점들을 검출하는 영상처리 알고리즘을 개발하였고 주요지점을 근거로 하여 드릴비트의 다양한 요소들을 측정하였다. 또한, 드릴비트의 정상 및 비정상 상태를 자동으로 분별할 수 있는 윈도우 기반 검사 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템의 상대적인 성능비교를 위해 시험영상들을 사용하여 기존 검사장비와 비교하였다. 실험결과에 의하면 제안된 시스템은 기존 검사기보다 성능을 조금 향상시켰으며 기존 시스템에서 발생된 오판단된 일부 에러를 정확하게 분류하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.64-70
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• 2023

본 연구에서는 1.04배 드릴비트 직경 및 1.02배 드릴비트 직경 시 앵커의 신뢰성시험을 수행하였다. 각 변수별 시험을 통해 앵커의 표준편차 및 변동계수를 검토하였고, 기준시험 결과와 비교 평가하였다. 1.04배 드릴비트 직경을 가진 M12 및 M16 앵커의 신뢰성시험결과, 극한 인장하중 허용기준 변동계수 값인 20% 이내의 값을 나타내어 시험기준을 만족하였다. 또한, 1.04배 드릴비트 직경을 가진 앵커의 성능은 기준시험 대비 M12 앵커는 약 74%, M16 앵커는 약 55% 정도로 나타나 앵커의 내력이 다소 부족한 성능을 나타냈지만, 설계강도 대비 약 253% 및 210%로 나타나 1.04배 드릴비트 직경에 설치된 앵커의 인발성능은 충분히 확보하고 있음을 알 수 있었다. 1.02배 드릴비트 직경을 가진 M12 및 M16 앵커의 신뢰성시험결과, 극한인장하중 허용기준 변동계수 값인 20% 이내의 값을 나타내어 시험기준을 만족하였다. 또한, 1.02배 드릴비트 직경을 가진 앵커의 성능은 기준시험 대비 M12 앵커는 약 48%, M16 앵커는 약 53% 정도로 나타나 다소 부족한 성능을 나타냈지만, 설계강도 대비 약 136% 및 168% 로 나타나 1.02배 드릴비트 직경에 설치된 앵커의 인발성능은 충분히 확보하고 있음을 알 수 있었다.

• 소음진동
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• 제5권1호
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• pp.107-115
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• 1995

드릴스트링의 종진동 해설을 위한 이론적 모델을 제시하였다. 드릴스트링은 균일봉들로 모델링하였으며, 비트와 바닥 암석과의 경계조건은 스프링과 댐퍼로 모델링하였다. 연결부(tool joint)의 영향, 드릴스트링 주위의 진흙물(mud)과 주변 암석의 영향등은 이론적으로 산정하였다. 비트에서의 경계조건을 산정하기 위하여, 드릴스트링의 종진동에 대한 강제진동 시험기법을 개발하여 실제의 드릴스트링에 대한 실험을 비트에 걸리는 힘(WOB)을 변화시키면서 수행하였다. 그 결과는 이론치 와 잘 일치함을 확인하였다. 본 연구결과 가장 중요한 결론은 드릴스티링의 종진동 해석에 있어서, 바닥 암석의 강성이 고려되어야 하며, 이 강성은 비트에 걸리는 힘의 크기에 따라 다르다는 것이다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권6호
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• pp.575-581
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• 2015

드릴비트는 암반에 직접적으로 타격력과 회전력을 전달함으로써 연속적으로 암반을 파쇄, 분쇄하는 천공기의 핵심 구성요소이다. 일정한 속도로 회전하는 동시에 회전축 방향으로 타격하며 암반을 파쇄하기 때문에 암반 파쇄효율을 높이기 위해서는 드릴비트의 배열 최적설계가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 버튼배열 최적화를 수행하기 위한 선행연구로써 버튼배열의 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 버튼의 중복타격 면적, 비 타격 면적, 천공편향 모멘트와 같은 평가지표를 활용하여 버튼배열의 파쇄 효율성을 평가하였으며, 더불어 제안된 평가방법을 활용하여 기존 드릴비트 버튼배열의 파쇄 효율성을 검토함으로써 제안한 배열성능 평가방법의 적합성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.4359-4364
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• 2012

본 연구에서는 지반시추용 드릴비트의 설계를 검증하기 위해 유한요소 해석을 수행하였다. 드릴비트 해석결과와 실제 굴진시험장비의 실험결과와 비교하여 해석의 타당성을 검증하였다. 본 연구를 통해 드릴비트의 다양한 형상, 재료 물성치 선정을 위해 유한요소해석을 활용하여 실제 실험에 소요되는 시간 및 비용 절감이 가능할 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제23권1호
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• pp.42-53
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• 2013

천공 작업 시 드릴비트 버튼의 타격 속도와 타격 간격은 천공효율을 높이는데 있어 매우 중요한 요소이다. 따라서 본 연구에서는 버튼의 타격 속도 및 간격에 따른 암반 파쇄성능을 분석하기 위하여 홉킨스바 시험기를 이용한 타격시험을 수행하였다. 먼저, 버튼의 타격속도에 따른 암석파쇄 현상을 분석하기 위하여 단일타격 시험을 수행하였고, 수치해석을 통해 단일 타격 시험에 대한 암석의 파쇄과정을 모사하였다. 다음으로 버튼의 타격 간격에 따른 천공효율을 예측하기 위하여 타격 후 설정된 거리만큼 암석 시료를 이동시키고 재차 타격하는 방식으로 다중타격 시험을 수행하였다. 타격시험 후 암석의 천공부피는 레이저 스캐너를 이용하여 측정하였으며, 타격에너지와 천공부피를 통해 천공성능을 계산하였다. 이러한 시험 결과를 바탕으로 직경 102 mm 드릴비트의 1회 타격 시 천공성능을 예측하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제15권1호
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• pp.8-13
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• 2016

The micro drill bit automatic regrinding in-line system is a system that refurbishes drill bits used in a PCB manufacturing process. This system is able to refurbish drill bits with a minimum size of ø0.15-0.075mm that have previously been discarded. Beyond the conventional manual cleaning process using ultrasound, this system adopts a water jet cleaning system, making it capable of cleaning drill bits with a minimum size of ø0.15-0.075mm. This paper analyses various contact pressures applied to the surface of drill bits depending on the shooting pressure of the cleaning device and fluid velocity in order to optimize the nozzle location and to detect structural instability caused by the contact pressures.

• 터널과지하공간
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• 제22권4호
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• pp.257-265
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• 2012

본 연구에서는 드릴비트 내부 유로의 최적설계를 위하여 암분유동해석을 수행하였다. 이를 위해 암분과 기체의 다상유동해석이 가능한 전산유체역학 코드인 Star-CCM+을 사용하였다. 실제 천공시험으로부터 획득한 결과값을 기체 및 암분의 해석조건으로 적용하였다. 내부 유로 설계에 관련된 핵심인자를 3가지로 결정한 후, 다구찌 기법을 활용한 실험계획법으로부터 3가지 설계인자에 대한 최적값을 조사하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제21권3호
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• pp.77-85
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• 2022

In this study, to diagnose the grinding state of a micro drill bit, a sensor attachment location was selected through random vibration analysis of the grinding unit of the micro drill-bit grinding system. In addition, the vibration data generated during the drill bit grinding were collected from the grinding unit for the grinding wheels under the steady and worn conditions, and data feature extraction and dimension reduction were performed. The wear of the micro-drill-bit grinding wheel was diagnosed by applying KNN, a machine-learning algorithm. The classification model showed excellent performance, with an accuracy of 99.2%. The precision, recall and f1-score were higher than 99% in both the steady and wear conditions.