Let A = {a1 < a2 < ⋯} be a sequence of integers and let P(A) = {Σεiai : ai ∈ A, εi = 0 or 1, Σεi < ∞}. Burr posed the following question: Determine conditions on integers sequence B that imply either the existence or the non-existence of A for which P(A) is the set of all non-negative integers not in B. In this paper, we focus on some problems of subset sum related to Burr's question.
Real time monitoring of exit burr formation is critical in manufacturing automation. In this paper, acoustic emission (AE) was used to detect the burr formation during drilling. By using wavelet transform (WT), AE data were compressed without unnecessary details. Then the transformed data were used as selected features (inputs) of a back-propagation artificial neural net (ANN). In order to validate the in process AE monitoring system, both WT-based ANN and cutting condition (cutting speed, feed, drill diameter, etc.) based ANN outputs were compared with experimental data.
Burr and shape distortion are two main problems in micro-grooving. In this study, a simplified model is proposed based on large thrust force due to the tool edge radius. Experiments are conducted with a single crystal diamond tool on a 3-axis snaper-like machine varying the depth of cuts, and groove angles on brass, aluminum and OFHC. Experiments have shown that the thrust force becomes a dominant variable in burr generation compared to the principal force when the depth of cut is less than 2${\mu}m$. And fewer burrs develop on more brittle materials. Shape distortion is significant only when the groove angle is small and the depth of cut is larger than 30 ${\mu}m$.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.152-159
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2000
In piercing operation for small hole in very thin plate, micro burrs are formed. The micro burr is very difficult to remove because the thin plate is to be deformed during deburring and deteriorate accuracy. As a first step to remove the micro burrs effectively, the burr must be measured accurately as much as possible. For most micro burrs are so small as less than 10$\mu\textrm{m}$, it is very difficult to measure. Several methods are reviewed to measure the micro burr formed in piercing operation from very thin plate with thickness less than 0.1mm. Also the effective deburring methods are reviewed. Barreling ultrasonic and chemical deburring methods are performed and the results are compared.
This study presents the new method which can transfer the expert's skill to deburring robot through neural network. The expert's skill is expressed as associationmapping between the characteristics of the burr and human expert's action. Under the fundamental idea that the state of the deburring processcan be extracted via the visual sense of the human,we employ vision system for the perception and identification of the changing burr. Form the demonstration of human experts, force data are measured. Finally the characteristics of the burr and coressponding force are associated by the neural network which is trained through many demonstrations. The proposed method is verified in the deburring process of welding burr.
The machining technology for the removal of micro-burr has been demanded because electrode parts of electron gun have minute holes. In this study, Magnetic Assisted Polishing(MAP) is applied to remove the micro-burr instead of the contentional polishing process such as the etching and barrel. Optimal polishing conditions are selected from many experiments using the tool of the flat end slit type. On the basis of experimental results, the deburring machine for the Magnetic Assisted Polishing of electrode part is developed and its performance is evaluated.
The objective of this study is to propose a new approach for modelling of burr formation process during orthogonal cutting when the tool exits the workpiece. This approach is based on the rigid-plastic finite element method combined with the ductile fracture criterion and the element kill method. This approach is applied to orthogonal cutting process to predict the fracture location and the fracture angle as well as the cutting force. To validate this approach, orthogonal cutting tests inside SEM(scanning electron microscope) at very low speed are carried out using A16061-T6 to observe the behavior of the material during the chip and the burr formation. The results of the experiment are compared with those of the finite element simulation.
Detection of exit burr is very important in manufacturing automation. In this paper, acoustic emission(AE) was used to detect the burr formation during milling. By using wavelet transformation, AE data was compressed without unnecessary details. Then the transformed data were used as selected features (inputs) of a back-propagation artificial neural net. In order to validate the proposed scheme, the wavelet based ANN results were compared with cutting condition(cutting speed, feed, depth of cut, etc.) based ANN results.
Recently, miniaturization and mass production are the main trends in manufacturing fields. Therefore, ultraprecision machining and MEMS technology have been taken more 7md more important position in machining of microparts. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from duo parts to micro products, such as PDP md IT components, in precision products manufacturing. However, decreasing of burr is significant problem in making smooth and precise parts in micro endmilling. This paper shows removal characteristics of burr generated by micro endmilling process. This results satisfies micro endmilling for micro barrier ribs of heights is $50{\mu}m$, $100{\mu}m$, $200{\mu}m$, $300{\mu}m$, and observation from of burr. Additionally, it is necessary to understand the formation mechanism of burr of micro barrier ribs to iud proper decreasing method.
Burr sensing for burr size measurement and deburring process control is one of the essential elements in an automated deburring procedure. This paper presents the implementation of capacitance sensing and acoustic emission (AE) to deburring. The first application is the "on-line" measurement of burrs using a capacitance sensor. A non-contact capacitance gauging sensor is attached to an ultra precision milling machine which was used as a positioning system. The setup is used to measure burr profiles along machined workpiece edges. The proposed scheme is shown to be accurate, easy to setup, and with minor modifications, readily applicable to automatic deburring processes. As the second example, AE signals were sampled and analyzed for the sensor feedback of a precision deburring process - laser deburring -. The results, such as the sensitivity of AE signals to burr shapes and edge detection capability show a clear correlation between physical process parameters and the AE signals. A subsequent control strategy for deburring automation is also briefly discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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