In order to predict vibration during end-milling process, the cutting dynamics was modelled by using neural network and combined with structural dynamics by considering dynamic cutting states. Specific cutting constants of the cutting dynamics model were obtained by averaging cutting forces and tool diameter, cutting speed, feed, axial depth radial depth were considered as machining factors. Cutting farces by test and by neural network simulation were compared and the vibration during end-milling was simulated.
STEP-NC는 차세대 수치제어 장치의 인터페이스 표준 제정 및 새 표준을 기반으로 한 지능적인 고성능 수치제어 장치의 개발을 목표로 한다. 차세대 수치제어 장치의 인터페이스 표준제정은 ISO TC184/SC1/WG7에서 ISO 14649라는 이름으로 수행하고 있으며, 여기에는 밀링, 선반, EDM, 그라인딩 등 수치제어를 사용할 수 있는 전 공정을 대상으로 한 수치제어 장치의 인터페이스 표준을 제정 중에 있고 현재는 밀링 공정을 위한 데이터 모델이 CD 또는 DIS 버전으로 개발되어 있다.
In order to predict vibrations occurred during end-milling processes, the cutting dynamics was modelled by using neural network and combined with structural dynamics by considering dynamic cutting state. Specific cutting force constants of the cutting dynamics model were obtained by averaging cutting forces. Tool diameter, cutting speed, fled, axial and radial depth of cut were considered as machining factors in neural network model of cutting dynamics. Cutting farces by test and by neural network simulation were compared and the vibration displacement during end-milling was simulated.
엔드밀링 공정은 형상창성기구의 특성 상, 절삭면적의 주기적인 변화를 피할 수 없다. 그러므로, 본 연구에서는, 가공 중 절삭날과 공작물 사이의 간섭영역에 해당하는 절삭면적의 모델을 확립하여, 가공면 형상 특성과 절삭면적의 관계를 규명하고자 한다. 대상 가공면은 측벽을 선정하였으며, 형상 특성은 축 방향 진직도를 선택하였다. 절삭면적 및 축방향 진직도에 영향을 미치는 특이점 추정 모델의 타당성은 반경 방향 및 축 방향 절삭깊이를 변화시키며 엔드밀링 가공을 수행하여 검증하였다. 연구 결과, 배분력이 음의 값을 갖지 않는 안정적인 엔드밀링 가공의 경우, 상향절삭은 절삭면적이 증가했다. 일정해지는 영역에서, 하향절삭은 절삭면적이 일정했다 감소하는 영역에서 가공면을 창성하며, 영역이 변화될 때 가공면에 특이점이 발생하는 것이 확인되었다.
Fe계 TiC 합금은 미량의 합금원소를 첨가시켜 경화능, 내식성, 내마모성 성질을 개선한 특수 공구용 재료로서 현재 절삭, 내마모성, 광산, 금형재료 등의 분야에 널리 사용되고 있다. 금속과 세라믹의 복합재료인 초경합금은 비열처리용 공구강으로 WC, TiC 등의 4, 5, 6족 금속탄화물에 Co, Ni, Fe등의 철족이 결합금속으로 소결한 복합재료로 WC-Co계 초경합금이 주종을 이루고 있으나, 전략 소재로서 고가인 Co 원료를 대체하기 위한 재료로서 초경재료의 고경도와 공구강의 경제성 및 가공성의 장점을 이용한 Fe-TiC계 초경합금의 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 Fe기지에 서브마이크론 크기의 미세한 TiC 입자가 균일하게 분산된 Fe-TiC 복합분말을 경제적으로 제조하기 위해 순수한 Fe, Ti 원료분말에 비해 단가가 낮고 미세 분쇄가 용이한 FeO, $TiH_2$ 분말을 고에너지 밀링 후 반응 열처리 시키는 유사 기계화학적 공정을 시도하였다. 조성비 Fe-30wt%TiC 복합분말을 제조하기위해 마이크론(micron) 크기의 FeO, $TiH_2$, C 분말을 사용하였고, 1단계로 FeO와 C을 고에너지 밀링으로 혼합 후 반응시켜 환원시키는 공정과 2단계로 이렇게 환원된 분말과 TiH2를 고에너지 밀링으로 다시 혼합, 분쇄한 후 반응열처리 하는 두 단계 공정을 사용하였다. FeO의 환원 단계에서는 $700{\sim}1,000^{\circ}C$ 온도 범위에서 1시간 유지하였고, 고에너지 밀링 시 밀링시간, 회전속도를 변수로 두고 실험하였다. 환원된 분말은 수평관상로를 이용해 아르곤분위기에서 $1,000{\sim}1300^{\circ}C$까지 1시간 유지하여 반응열처리시켜 Fe-TiC 복합분말을 제조하였다. 준비된 복합분말을 XRD와 FE-SEM, EDS, 입도분석기 (LPSA) 등을 이용해 분말의 형태와 특성, 상, 조성, 입도, 분산도 등을 조사하였다. 제조된 Fe-TiC 나노복합분말을 방전플라즈마소결(SPS) 과 상압소결 실험을 진행하였다. Fe-TiC 복합분말 제조공정의 첫 번째 단계인 FeO의 환원반응은 $800^{\circ}C$이상의 온도에서 Fe로 환원이 진행됨을 확인하였다. 두 번째 단계인 반응열처리공정에서는 $1,000^{\circ}C$ 이상에서 TiC가 형성됨을 XRD 상분석을 통해 확인할 수 있었고, $1,100^{\circ}C$ 이상의 온도에서 반응열처리를 했을 때 XRD 분석결과와 산소 조성 분석 결과로부터 반응의 완결성과 순도에서 최적 온도 조건임을 확인하였다. 온도를 $1,300^{\circ}C$로 증가시킬 경우 반응의 완결성에 큰 변화가 없는 반면 분말입자간의 목형성이 일어나 가소결 되는 것을 FE-SEM을 통해 관찰하였다. 또한 최적조건으로 제조된 Fe-TiC 복합분말의 입도분석과 FE-SEM/EDS 관찰/분석을 시행한 결과 평균 입도 0.6 ${\mu}m$의 미세한 Fe-TiC 복합분말 내에 Fe분말 주변과 내부에 나노크기의 TiC입자가 균일하게 분산되어 존재하는 것을 확인하였다.
공정계획(Process planning)이란 소재로 부터 제품을 경제적, 효율적으로생산하는데 필요한 방법의 체계적 인 결정이라고 정의 할수 있다. 일반적으로 공정계획에 관한 지식은 전문가의 오랜 경험을 통해 얻어지므로 공정계획을 수행하기 위해 전문가를 양산하기에는 많은 어려움의 따른다. 그리고 전문가의 지식 및 가공방법 자체가 여러가지 경우의 수를 가지는 불명확한 것이 많으므로 이를 체계적으로 지식 베이스(knosedge base)화 하여 이것을 이용한 자동공정계획시스템의 개발이 필연적이다. 본 연구에서는 절삭가공의 핵심이 되는 밀링가공을 대상으로 하며, AutoCAD 로 부터 자동 또는 대화식으로 부품의 형상 및 치수 데이타를 인식하고, 이 데이타를 기준으로 가공의 지식 베이스와 이론을 접목시켜 개발한 규칙을 통해 공구결정과 가공 표준시간 계산을 수행 하고자 한다. 본 연구에서 사용된 언어는 형상특징인식을 위한 ADS(AutoCAD Deveolpment System)와 객체지향적 언어인 Borland C 이다.
This work describes reduction of disturbance created by driving actuator in milling process. To the end, controller includes disturbance dynamics. Experimently it is shown that steady disturbance can be rejected to a certain degree.
Recent noticeable advances of CNC machine tools have considerably improved productivity and precision in manufacturing processes. However, in the respect of productivity some defects still remain because selection of machining conditions entirely depends on the experiences of programmers. Usually, machining conditions such as feed rate and spindle speed have been selected conservatively by considering the worst cases, and it has brought the loss of machining efficiency. Thus, the improvement of cutting force controller has been done to regulate cutting force constantly and to maximize feedrate simultaneously in case that machining conditions change variously. In this study, sliding mode control with boundary layer is applied to milling process for cutting force regulation and in a commercial CNC machining center data transfer between PC and PMC (programmable machine controller) of CNC machine is done using a standard interface method. And in the cutting force measurement, an indirect cutting force measuring system using current signal of AC servo is adopted in order not to use high-priced equipment like tool dynamometer. The purpose of this study is to maximize the productivity in milling process, thus its results can be applied to cases such as rough cutting process.
WC-Co 초경합금은 실온경도, 고온경도, 강도, 내마모, 내충격 등 기계적 특성이 우수하여 공구재료, 절삭공구 및 고압용 부품 등 다양한 응용분야를 가지고 있으며 WC-Co 분말 코팅같은 경우 항공분야, 일반 공업 분야에 내마모 특성 및 내열특성 향상을 위한 코팅용 소재로서 활용되어 지고 있다. 활용분야가 넓은 WC-Co 초경합금의 제조방법은 WC, Co 분말을 혼합하여 약 900도에서 1차 예비소결 후 원하는 형상 가공 후 약 1,300~1,600도에서 2차 소결을 진행한다. 지금 현재 초경분말의 조성, 크기와 같은 변수들에 따른 초경합금의 기계적 특성 변화에 대한 연구가 계속적으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 WC-Co 분말의 소결 특성을 향상시키고자 Planetary ball mill 장비를 활용하여 볼 밀링 공정을 진행하였고 Spark plasma sintering 장비를 활용하여 빠른 소결을 진행하였다. WC-Co 분말의 미세구조, 입도, 조성 및 분산의 변화를 관찰하기 위해 볼 밀링 전, 후 분말을 분석하였고 제조된 분말의 소결 특성을 확인하기 위해 상용화 된 WC-Co 분말의 소결 특성과 비교 평가하였다. 분석 결과 볼 밀링 공정 후 분말은 약 15 ${\mu}m$에서 4.4 ${\mu}m$로 미세해지는 것을 확인하였고 밀링 후 분말로 초경합금을 제작하였을 때 기존 상용화 초경합금제작 온도보다 약 100~400도 낮아지면서 경도 값은 약 20% 향상된 것을 확인할 수 있었다.
This paper introduces a new monitoring technique which utilizes an adaptive signal processing for feature generation, coupled with a multilayered merual network for pattern recognition. The cutting force signal in face milling operation was modeled by a low order discrete autoregressive model, shere parameters were estimated recursively at each sampling instant using a parameter adaptation algorithm based on an RLS(recursive least square) method with discounted measurements. The influences of the adaptation algorithm parameters as well as some considerations for modeling on the estimation results are discussed. The sensitivity of the extimated model parameters to the tool state(new and worn tool)is presented, and the application of a multilayered neural network to tool state monitoring using the previously generated features is also demonstrated with a high success rate. The methodology turned out to be quite suitable for in-process tool wear monitoring in the sense that the model parameters are effective as tool state features in milling operation and that the classifier successfully maps the sensors data to correct output decision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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