본 연구에서는 복합소재인 GFRP(Glass Fiber Reinforced Polyester)의 2차원 절삭공정에서 절삭 메커니즘과 소재의 신뢰도 및 안전성과 밀접한 관련이 있는 표면정도를 중심으로 한 공정의 특성화를 시도하고, 주파수 분석에 관하여도 논의한다. 구체적으로는, 공정중 발생하는 절삭력 신호를 AR(Autoregressive) 모델링하여 해석에 사용한다. 특히, 특징추출과정을 통해 AR계수로 이루어진 패턴벡터 중 다양한 절삭 메카니즘에 민감한 계수만 선택할 수 있다. 이들 계수와 절삭 메커니즘과의 실험적 관계를 설정함으로써 섬유경사각(Fiber orientation angle), 절삭 변수 그리고 공구형상이 절삭 메커니즘에 미치는 영향을 평가하였다.
새로운 공작기계나 절삭공구의 설계 및 개선을 위하여 절삭 공정 중 발생되는 절삭력 성분을 정확히 예측하는 것이 필요하다. 절삭 과정에서 절삭력 정보의 중요성은 그동안 공작기계 분야에서 익히 강조되어 왔다. 특히 주 절삭력 정보는 공구 파손을 예측하고 마모를 감지하여 그 밖의 다른 오동작을 검출해 내는 것에 있어서 매우 중요한 것으로 잘 알려져 있다. 최근 공작기계 강성 및 성능의 향상, 고속절삭용 공구의 발전, 금형 산업의 생산성과 정밀도 향상의 요구로 머시닝센터를 중심으로 고속가공에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. (중략)
최근 기계가공이 CAD/CAM화되고 가공기술이 고정밀화, 고능률화 되어감에 따라 절삭공정에 대한 정확한 모델이 필요하다. 절삭공정에서 공작물의 정밀도나 가공능률에가장 큰 영향을 미치는 것이 절삭력과 표면거칠기로서 이의 해석을 위해서 절삭력 모델과 표면거칠기 모델이 사용되고 있다. 본 연구에서는 정면밀링가공에서 인서 트 초기오차와 날의 형상을 고려하여보다 쉬운 표면조도 모델을 세우고, 절삭과정을 진동계로 모델링하여 3차 원 동적 표면형상을 예측하고자 한다. 도한 본 모델을 이용하여 정면밀링작업에서 최적의 절삭조건을 찾고자 한다. 밀링가공에서 표면조도는 날딩 이송과 함께 인서트 초기위치오차에 의하여크게 좌우 되기 때문에 최적 의 이송을 찾아서 알맞은 표면조도를 얻고 절삭효율을 높이기는 힘들다. 따라서 본 연구에서 개발한 표면조도 모델을 이용하여 최적의 이송을 찾아서 목적에 합당한 표면조도를 얻고, 또한 절삭효율도 높일 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
금형 산업과 다양한 산업에서 사용되고 있는 CNC공작기계는 최근 첨단 제품이나 신제품 설계에서 공정의 증가로 생산 품질과 작업자의 안전성 측면이 중요해지고 있으며, 생산제품의 품질을 균일하게 하고 재현성을 향상시키기 위한 최적 절삭 조건 선정 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 공구의 기하학적 모델링을 진행하고 생산 제품의 재현성 향상을 위한 조건 선정 선행 연구와 기존의 공구 인서트를 바탕으로 Solidworks 설계 프로그램을 이용하여 공구 인서트를 모델링하였다. 모델링 데이터를 바탕으로 AdvantEdge를 사용하여 절삭 공정에서 절삭력, 공구 응력, 그리고 온도의 변화에 대한 해석을 진행하였다.
In cutting system, relative displacement between rool and workpiece is very important. Even though there have been so many works for modeling cutting process of end-milling, most of them have considered only one displacement of either tool or workpiece instead of both. In this paper, the relative displacement between tool and workpiece is considered for modeling cutting process of end-milling using simple experimental modal analysis and cutting force simulation program is developed. In cutting force model, instantaneous uncut chip thickness model is used and Runge-Kutta method is used for the simulation of time varying cutting system.
본 논문에서는 상용 CAD시스템을 이용하여 공구 및 인서트를 모델링하고, 절삭이론 및 유한요소법을 사용하여 인서트의 온도분포를 계산하였다. 절삭이론을 이용하여 절삭실험 없이 인서트 끝단의 온도를 계산하고, 이를 하중 조건으로 사용하여 공구의 온도분포를 얻을 수 있었다. 또한 공구 홀더 끝 부분의 여러 가지 온도 경계조건에 대하여, 공구 및 인서트의 온도분포가 계산되었다. 다양한 경계조건에 따른 인서트의 온도분포에 대한 지식은 공구설계 및 가공조건 설정시 유용하게 이용될 수 있으며 특히 어떠한 절삭실험 얼이 계산이 가능하므로 가공공정설계시 효과적으로 이용될 수 있다.
본 논문에서는 엔드 밀링에서 황삭 작업시 비교적 절삭 모델의 정립이 용이한 하향 밀링(down milling)의 경우를 대상으로, 가공면 오차의 주 원인인 공구와 공작물 사이의 처짐과 절삭력의 특정한 동적관계를 유도하고, 그 절삭력을 일정하게 유지하도록 공구의 이송속도를 온라인으로 제어하였다.
본 연구에서는 생산성 향상을 위하여 적용 분야가 점차로 확대되고 있는 고속 절삭가공의 경제성 및 환경비용을 평가하였다. 가공시간 및 가공비용이라는 절삭공정의 경제성 평가 모델과 더불어 수학적으로 모델링 된 절삭유제의 손실량 및 폐 유제 처리비용을 이용하여 환경비용을 고려한 절삭공정의 생산비용을 분석하였다. 분석에는 CBN 볼 엔드밀을 사용한 고속가공과 여러가지 냉각방식을 적용한 고속 선삭가공 공종에 대한 공수수명 및 공구마모 실험 데이터를 이용하였다. 고속 밀링가공에서 절삭속도가 높을수록 생산비용은 작아져서 고속가공의 장점을 그래도 보여주었다. 압축공기, 냉풍, 수용성 절삭유제, 건식 절삭의 네 가지 냉각방법을 사용한 선삭가공의 분석에서는 절삭유제를 이용한 냉각방식이 절삭유제를 사용하지 않은 방식에 비하여 공수수명의 향상으로 생산비용이 작았으나 환경비용을 고려하면 냉풍을 이용한 냉각방식이 생산성과 환경영향의 모든 면에서 가장 우수하였다.
This paper presents a general procedure for the selection of the machining parameters for a given machine which provides the maximum material removal rate using a Genetic Algorithms(GAs). Some constraints were given in order to achieve desired surface integrity and cutting tool life conditions as wel as to protect machine tool. Such a constrained problem can be transformaed to unconstrained problem by associating a penalty with all constraint violations and the penalties are included in the function evaluation. Genetic Algorithms can be used for finding global optimum cutting conditions with respect to the above cost function transformed by pennalty function method. From the demonstration of the numerical results, it was found that the near optimal conditions could be obtained regardless of complex solution space such as cutting environment.
In this study, we put our object to carry out adaptive modeling of cutting process in turning system, and to find out the optimal cutting conditions to maximize material removal rate under some constraints. We used a back-propagation neural network to model the cutting process adaptively and a genetic algorithm to find out optimal cutting conditions. The experimental results show that a back-propagation neural network could model the cutting process effciently, and optimized cutting conditions for maximizing the material removal rate were obtained through the adaptive process model and genetic algorithms. Therefore, the proposed approach can be applied to the real machining system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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