This paper describes the fundamental investigations on the in-process monitoring techniques focused on Acoustic Emission(AE) based on analytical method. Experiments were conducted on a CNC lathe using conventional carbide insert tools under various cutting conditions. As the result of this study a suggestion is given about the multi-purpose use of AE-signals detected with a single sensor for the monitoring of tool wear, built-up edge and chatter vibration in turning process.
This paper investigates the relationship between cutting conditions and Acoustic Emission(AE) signals; $AE_{avg}$, $AE_{rms}$, $AE_{mode}$$AE_{avg}$ and $AE_{rms}$ are increased as the increasing of cutting velocity and depth of cut respectively. The new parameters, derived from $AE_{avg}$ and $AE_{rms}$, which may be used for the in-process detection of tool wear is discussed. It is also known that $AE_{mode}$
This paper investigates the relationship between cutting conditions and Acoustic Emission(AE) signals; AEavg, AErms, AEmode, as the base working to monitor the tool wear with in-process. For this purpose, cutting tests were conducted on a CNC lathe with comprehensive cutting conditions.. It is known that AEavg and AErms are proportionaly increased as the increasing of cutting velocity and depth of cut respectively. It is also known that AEmode among three kinds of AE signals may be applied for in-process monitoring to make the self diagnosis system because of its stability to the variation of cutting condition.
본 연구에서는 숫돌입자, 결합자 및 기공으로 조성된 연삭숫돌의 구조를 다공질 포성체로 보고, WA계 비트리파이드(vitrified) 및 레지노이드(resinoid) 결합자의 연삭숫돌시험편에 대하여 AE 계측방법을 이용한 인장, 압축, 굽힘 및 압렬시험을 실시하여 Babel과 Sines의 2축응력장해소이론과 연삭숫돌의 파괴조건을 관련시켜 평가함과 동시에, 이 때 검출되는 AE 신호 처리 파라미터(Parameter) 로부터 연삭숫돌의 자인자가 파괴강도 및 AE특성에 미치는 영향을 구명하여 파괴의 예지및 연삭숫돌수명의 예측가능성등의 파괴강도특성을 평가고찰하였다.
Characteristics of AE(Acoustic Emission) signal is related to cutting conditions, tool materials, and tool geometry in metal cutting. Relation between AE signal and tool wear was investigated experimentally. Experiment is carried out by interrupted cutting for SCM420 workpiece with TiN coating tool on HSS material. AE RMS voltage and count per event were increased according to tool wear. The major results are as follows : 1) AE RMS value is nearly constant as cutting speed changes, but is rapidly increase as feed rate increases. 2) AE RMS value and Count per Event increase as tool wear increases. 3) It is more effective to monitor tool wear by Incremental rate of AE RMS value than by Incremental rate of count per event.
This paper aims at reviewing the possibility application over normal or abnormal, detection used by AE and the characteristics of grinding process. In this study, when diamond bur in dentistry with chosen grinding conditions were tuned at grinding. The variation of grinding resistance and AE signal is detected by the use of AE measuring system. The tests are carried out in accordance with diamond burs and workpiece: arcyl and cowteeth. According to the experiment results, the following can be expected; AE has the possibility to detect the state normality and abnormality. However, the grinding resistance measuring can find it difficult to detect it. It can be accurately excepted from AE occurrence pattern in contact start point of diamond but and cowteeth, grinding condition and derailment point. It is known that AErms is well compatible with grinding resistance.
Acoustic emission(AE) signals detected during metal cutting were applied as the experimental test to sensing tool wear and chipping on the NC vertical milling machine. The in-process detection of cutting tool wear including chipping, cracking and fracture has been investigated by means of AE in spite of vibration or noise through intermittent metal cutting, then the following results were obtained 1) When the tool wear is increased suddenly, or the amplitude of AE signals changes largely, it indicates chipping or breaking of the insert tip. 2) It was confirmed that AE signal is highly sensitive to the cutting speed and tool wear. 3) At the early period of cutting, the wear were large and RMS value increased highly by the influence of minute chipping and cracking, etc. Therefore, the above situations should be considered for the time when the tool would be changed.
This study is focused on the prediction of appropriate tool life by clarifying the correlation between progressive tool wear and AE(Acoustic Emission) signals, while cutting stainless steel by end mill on the machining center. The results of this study were that RMSAE tends to increase linearly along with the increase of the cutting speed, and it was more sensitive to depth of cut than to the variation of feed rate at the same cutting conditions, and RMSAE increases around 0.21mm flank wear hereby AE-HIT also increases. AE signals depend upon tool wear and fracture from the above results. Therefore, the AE signals can be utilized in order to monitor the tool condition.
This paper aims at reviewing the possibility of application over normal or abnormal, detection used by AE, and the characteristics of grinding processes. In this study, when WA-vitri-fied ' resinoid bond grinding wheels:36 kinds of grinding wheel and grinding depth were tuned at the surface grinding, the zone of AE signal generation is theoretically modelled and reviewed by grinding processes. The variation of grinding resistance( F$n^{9}$$F_{t}$) and AE signal is detected in-process by the use of AE measuring system. The tests are carried out in accordance with grain size and grade of grinding wheels, and work-pieces-STD11 and STD61. According to the experiment's results, the following can be expected;as grinding time passes by, the relation of grinding depth and quantity of AE signal, observing on AE signal and grinding burn suggest the characteristics of grinding processes and evalution on the possibility of control of grinding machine, and monitoring abnormal conditions.e, and monitoring abnormal conditions.
Automatic monitoring of cutting process is one of the most important technologies for increasing the stability and the reliability of unmanned manufacturing system. In this study, basic methods which use the acoustic emission (AE) signals and cutting forces were proposed to monitor flank wear (width of flank wear) quantiatively. First, in order to detect flank wear, it was investigated that the influence of cutting conditions, that is, cutting velocity, feed and depth of cut, on AE signals (${AE_rms}$) and cutting forces. Furthermore, the relation between flank wear and the measured signals (${AE_rms}$, cutting force) was discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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