Appropriate design/manufacturing conditions, to give outstanding material properties to the $Si_3$$N_4$-BN and AIN-BN based composite materials, will be investigated using the experimental design methods. Ultra-precision machinability of the developed ceramics will be systematically studied in the viewpoint of microstructure and material properties. Also, finite element methods will be applied to define basic principles to significantly improve machinability and various properties. Basic experiments will be performed to develop optimum ultra-precision machining technologies for the developed ceramics. For ultra-precision lapping machining, need to develop a ultra-precision lapping system, suitable metal bonded diamond wheel, and appropriate condition of ultra-precision lapping machining.
In order to make unmanned machining systems with satisfactory performances, it is necessary to incorporate appropriate condition monitoring systems in the machining workstations to provide the required intelligence of the expert. This paper deals with condition monitoring for tool wear and breakage during turning operation. Developing economic sensing and identification methods for turning processes, sound pressure measurement and digital signal processing technique are proposed. The validity of the proposed system is confirmed through the large number of cutting tests.
In order to make unmanned machining systems with satisfactory performances, it is necessary to incorporate appropriate condition monitoring systems in the machining workstation to provide the required intelligence of the expert. This paper deals with condition monitoring for tool wear and fracture during turning operation. Developing economic sensing and identification methods for turning processes, sound pressure measurement and digital signal processing technique are proposed. The validity of the proposed system is confirmed through the large number of cutting tests.
In modern industry, the machining process is very important for manufacturing various products. More than 80% of machining processes apply rough cutting. The target of this study is to establish the optimal condition of rough cutting using trochoidal motion for improving productivity. For research, the range of cutting conditions is defined by trochoidal motion. The cutting time and tolerance are measured and evaluated according to the cutting conditions of machining. Experimental data are utilized for comparing trochoidal motion and contouring. It is found that the cutting time of trochoidal motion is two times less than that of contouring with optimal cutting conditions. To conclude, trochoidal motion for rough cutting under appropriate cutting conditions improves productivity and shortens processing time significantly.
The purpose of this study is an evaluation of end mills to develop appropriate tools for the high speed machining. First of all, several flat end mills which are produced by different makers are selected to analyze the performances of the tools. Experimental works are also executed to measure cutting force, tool wear and surface roughness for different cutting conditions. And then the results are compared and analyzed for developing optimal cutting tool in the high speed condition. Especially, analysis about tool wear is introduced in this research.
Research during the past several years has established the effectiveness of acoustic emission (AE)-based sensing methodologies for machine condition analysis and process. AE has been proposed and evaluated for a variety of sensing tasks as well as for use as a technique for quantitative studies of manufacturing process. STD11 has been known as difficult-to-cut materials. The micro-grooving machine was developed for this study and the experiments were performed using CBN blade for machining STD11. Evaluating the machining conditions, frequency spectrum analysis of acoustic emission (AE) signals according to each conditions were applied. Fuzzy clustering method for associating the preprocessor outputs with the appropriate decisions was followed by frequency spectrum analysis. FFT is used to decompose AE signal into different frequency bands in time domain, the root mean square (RMS) values extracted from the decomposed signal of each frequency band were used as features.
Nowadays, several nontraditional machining(NTM) processes are widely used to machine a complex and accurate shape part of hard materials, such as titanium, ceramics, high strength temperature resistant and refractory materials which are difficult to machine and having high strength, hardness, toughness. Machining of these complex shapes in such materials by traditional machining processes are very difficult. The NTM processes is important in the areas of micro- and nano scale machining, where high accuracy and superior surface characteristics are required, which can only be achieved using these NTM processes. So, for effective selection of different NTM processes, careful decision making for a given NTM application is often necessary. An appropriate NTM process for a given material and shape condition is very difficult for the novice engineers. In this paper, an expert system based on an analytic network process(ANP) is suggested for a best selection of NTM process in a NTM application considering an prior interdependency effect among various factors.
Crack of breaking toughness of most Ceramics material is 1-5MPa .root.m but that of Zirconia Ceramics is improved to be 6-8MPa .root.m and its development of machining difficult-to-machine material is on the rise as urgent subject. For general Zirconia Ceramics machining, diamond grinding wheel is generally used by selecting an appropriate one and establishing grinding condition but due to such limitations as economics, grinding efficiency and machining geometry, great interest in machining method being used for diamond tool is emphasized. But it is reported that diamond tool is oxidized by cutting heat in the air and is graphitized in vacuum, which causes bad effects on tool life. In this study, to restraint cutting heat the internal side of tool is cooled, and restraint low temperature cooling system and being experimented. Further, the machinability of diamond tool for Zirconia Ceramics machining is analyzed with respect to tool wear and stress.
Laser-assisted machining (LAM) is one of the most effective methods of processing difficult-to-cut materials, such as titanium alloys and various ceramics. However, it is associated with problems such as the inability of the laser heat source to generate an appropriate preheating temperature. To solve the problem, thermally assisted machining with multiple heat sources is proposed. In this study, thermal analysis of multiple heat sources by laser and arc is performed according to power, heat source size, and leading heat source position. Then, the results are analyzed according to each condition. The results of this analysis can be used as a reference to predict preheating temperature in thermally assisted machining with multiple heat sources.
In order to make unmanned machining systems with satisfactory performances, it is necessary to incorporate appropriate condition monitoring systems in the machining workstations to provide the required intelligence of the expert. This paper deals with condition monitoring for chatter, tool wear and breakage during turning operation. To develop economic sensing and identiffication methods for turning processes, sound pressure measurement and digital signal processing technique were proposed. We suppressed chatter by stability control methodology, which was studied through manipulation of spindle speeds regarding to chatter frequencies. It was shown that tool wear and fracture were identified and to be estimated by using the wear indices. The validity of the proposed system was confirmed through the large number of cutting tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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