In general, the direct experimental approach to study machining processes is expensive and time consuming, especially when a wide range of parameters are included: tool, geometry, materials, cutting conditions, etc. The aim of this study is to verify the effectiveness of finite element method for orthogonal cutting process by comparing the simulated cutting forces with measured results. Two commercialized finite element codes $AdvantEdge^{TM}$ and Deform-$2D^{TM}$ have been used to simulate the cutting forces in orthogonal cutting process. In this paper, estimated cutting and feed force components are compared with experimental results for different two materials. As a result, it has been found that FEM simulation is effective for understanding and predicting the orthogonal cutting process although some improvements on friction model and remeshing process are needed.
The study of the high speed machining of inclined plane using ball end mill is performed. The use of ball end mill is rapidly growing in die and mold manufacturing. The cutting characteristics, such as cuttin g force, surface roughness and surface profile, are varied according to the variation of cutting directions. Free surface is cut using ball end mill, the surface profile is greatly varied depending upon the cutting direction. So this study will deal with the characteristics of cutting such as cutting efficiency according to the inclined plane of the workpiece, the cutting force according to tool path, surface profile and the roughness of surface. The optimal cutting direction to be applied the cutting for 3-D sculptured surfaces can be show through the results of this study.
Back rake angle of tool is one of the fundamental effects to the cutting ability. In this paper, for several back rake angle of lathe tool (-5$^{\circ}$ , 0$^{\circ}$ , 5$^{\circ}$ , 10$^{\circ}$ , 15$^{\circ}$ ), we experimentally examine cutting forces via orthogonal cutting. Using measured cutting forces, a formula for specific cutting resistance is derived according to the variation of tool angle. Also, the measured cutting forces are analyzed in both time and frequency domain. Cutting parameters are obtained by measuring the thickness of chip, and the effect of the back rake angle of tool is manifested. This study maintains the predicted cutting model with improved accuracy.
There have been many research works for the indirect cutting force measurement in machining process, which deal with the case of one-axis cutting process. In multi-axis cutting process, the main difficulties to estimate the cutting forces occur when the feed direction is reversed. This paper presents the indirect cutting force measurement method in contour NC milling processes by using current signals of servo motors. An artificial neural network (ANN) system are suggested. An artificial neural network(ANN) system is also implemented with a training set of experimental cutting data to measure cutting force indirectly. The input variables of the ANN system are the motor currents and the feedrates of x and y-axis servo motors, and output variable is the cutting force of each axis. A series of experimental works on the circular interpolated contour milling process with the path of a complete circle has been performed. It is concluded that by comparing the ANN system with a dynamometer measuring cutting force directil, the ANN system has a good performance.
For the improvement of geometrical accuracy in end milling, cutting method and cutting condition selection are investigated in this paper. As machining processes are composed of several steps such as roughing, semi-finishing. and finishing, cutting forces and tool deflection are calculated considering surface shape generated by the previous cutting. The effects of tool teeth numbers, tool geometry, and cutting conditions on the form error are analyzed. Using the from error prediction method from tool deflection, cutting condition for geometrical accuracy improvement is discussed. The characteristics and the difference of generated surface shape in up and down milling are dealt with and over-cut free condition in up milling is presented. The form error reduction method by alternating up and down milling is also suggested. The effectiveness of the presented method is examined from a set of cutting tests under various cutting conditions. This research contributes to cutting process optimization for the geometrical accuracy improvement in die and mold manufacture.
Ultrasonic cutting is a kind of eco-technique and cost-effective technique to be used for cutting of various materials such as baked product, fresh/frozen food, rubber, textile, wood, bone, etc. The performance of ultrasonic cutting is affected by design of cutting horn and cutting conditions. Specially the design of horn to resonate at the longitudinal direction is most important. To analyze the problems from which cracking and noise are often generated with conventional cutting horn, FEA is carried out, and then improved cutting horn which can reduce maximum stress and stress concentration is designed. Vibration characteristics, resonant frequency, gain, and amplitude uniformity of the cutting horn designed optimally are evaluated through FFT analysis and compared with those of conventional cutting horn.
In this study, statistical and neural network methods were used to recognize the cutting tool states. This system employed the tool dynamometer and cutting force signals which are processed from the tool dynamometer sensor using linear discriminent function. To learn the necessary input/output mapping for turning operation diagnosis, the weights and thresholds of the neural network were adjusted according to the error back propagation method during off-line training. The cutting conditions, cutting force ratios and statistical values(standard deviation, coefficient of variation) attained from the cutting force signals were used as the inputs to the neural network. Through the suggested neural network a cutting tool states may be successfully diagnosed.
A mechanistic force system model considering the flank wear for the face milling process has been developed. The model predicts variation of the cutting forces according to flank wear in face milling over a range of cutting conditions, cutter geometries and cutting process geometries including relative positions of cutter to workpiece and rounouts. Flycutting and multitoth cutting teste were conducted on SS41 mild steel with sintered carbide tool. In order to verify the mechanistic force model considering the flank wear of cutting tools, a series of experiments was performed with single and multitooth cutters in various cutting conditions. The results show good agreement between the predicted and measured cutting force profiles and magnitudes in time and frequency domains.
Using the multiple regression analysis cutting forces of turning processes have been predicted based on the cutting conditions such as feed rate(f), depth of cut(d), and cutting velocity(v). The statistical inference of the equation was checked by ANOVA test. The validity of the proposed regression analysis was verified by two sets of cutting tests of 27 cutting conditions and the additional cutting tests of 18 cutting conditions. From the results of analytical and experimental studies, it was found that there was no significant difference between the measured and predicted cutting forces. Also, the shear and friction characteristics of turning processes were analyzed with predicted cutting forces.
Chip size distribution can be used to evaluate the cutting efficiency and to characterize the cutting behavior of rock during cutting and fragmentation process. In this study, a series of linear cutting tests was performed to investigate the effect of cutting conditions (specifically cut spacing and penetration depth) on the production and size distribution of rock chips. Linyi sandstone from China was used in the linear cutting tests. After each run of linear cutting machine test, the rock chips were collected and their size distribution was analyzed using a sieving test and image processing. Image processing can rapidly and cost-effectively provide useful information of size distribution. Rosin-Rammer distribution pamameters, the coarseness index and the coefficients of uniformity and curvature were determined by image processing for different cutting conditions. The size of the rock chips was greatest at the optimum cut spacing, and the size distribution parameters were highly correlated with cutter forces and specific energy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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