This paper presents an integrated machining error compensation method based on PNN(Polynomial Neural Network) approach and inspection database of OMM(On-Machine-Measurement) system. To efficiently analyze the machining errors, two machining error parameters are defined and modeled using the PNN approach, which is used to determine machining errors for the considered cutting conditions. Experiments are carried out to validate the approaches proposed in this paper. In result, the proposed methods can be effectively implemented in a real machining situation, producing much fewer errors.
This paper suggests a methodology fur improving the machining accuracy by compensating for the machining errors based on on-machine measurement process. Probing errors and machine tool errors included in the measurement data were calibrated or compensated to obtain the actual machining errors. Machine tool errors were modeled in forward and backward directions according to the axis movement direction to consider the effects of backlash errors on the measurement data, and model parameters were determined by measuring a cube array artifact. A rectangular workpiece was machined and then measured with a touch probe as a verification experiment. Machining experiments showed that the machining errors were reduced to within the designated tolerance after compensating for the actual machining errors by modifying the original footpath for the next-step machining.
Code V was used to make a plan for collimator lens with aspherical surface in the present study. The acquired optical design data were applied for ultra-precision machining. The optimum properties were determined to find ways to compensate the tool positioning error allowance during the ultra-precision machining. In ultra-precision aspheric machining, figure tolerance corrected by tool positioning error be improved by compensation cycle number.
In this study, we introduce research aimed at minimizing machining errors without compromising productivity by compensating for the machining errors caused by tool deformation. Our approach experimentally establishes the direct correlation between cutting depth and machining error, and creates predictive models using mathematical functions. This method allows for the prediction of compensated cutting depths to obtain the desired cutting profiles, thereby maximizing the compensation of machining errors in the cutting process.
The machining accuracy is affected by geometric, volumetric errors of the machine tools. To improve the product quality, we need to enhance the machining accuracy of the machine tools. To this point of view, measurement and inspection of finished part as error analysis of machine tools ahas been studied for last several decades. This paper suggests the enhancement method of machining accuracy for precision machining of high quality metal reflection mirror or optics lens, etc. In this paper, we study 1) the compensation of linear pitch error with NC controller compensation function using laser interferometer measurement, 2) the method for enhancing the accuracy of NC milling machining by modeling and compensation of volumetric error, 3) the spherical surface manufacturing by modeling and compensation of volumetric error of the machine tool, 4) the system development of OMM without detaching work piece from a bed of machine tool after working, 5) the generation of the finished part profile by OMM. Furthermore, the output of OMM is compared with that of CMM, and verified the feasibility of the measurement system.
Micro end-milling has been becoming an important machining process to manufacture a number of small products such as micro-devices, bio-chips, micro-patterns and so on. Despite the importance of micro end-milling, many related researches have given grand efforts to micro end-milling phenomenon, for example, micro end-milling mechanism, cutting force modeling and machinability. This paper strongly concerned actual problem, micro tool deflection, which causes excessive machining errors on the workpiece. To solve this problem, machining error prediction method was proposed through a series of test micro cutting and analysis of their SEM images. An iterative algorithm was applied in order to obtain corrected tool path which allows reducing machining errors in spite of tool deflection. Experiments are carried out to validate the proposed approaches. In result, remarkable error reduction could be obtained.
This paper presents development of a practical tool deflection compensation system in order to reduce the machining error from the tool deflection compensation system in order to reduce the machining error from the tool deflection in the end-milling process. The devised system is a tool adapter which includes 1-axes force sensor for detecting tool deflection and 2-axes tool tilting device for adjusting tool position through computer interface on line process. Experimental in investigations for typical shaped workpieces representing various end milling situations are performed to verify the ability of the system to suppress the surface errors due to tool deflections. With the system, it is possible to get precise machining surface without any excessive machining error due to increased cutting force in more productive machining conditions.
A real time error compensation system was developed to improve the quasistatic volumetric accuracy of a machining center by using sensing, metrology, modeling, and computer control techniques. Including thermal errors, 32 error components are formulated in the time-space domain. Fifteen thermal sensors are used to characterize the temperature field of the machine. A compensation controller based on the IBM/PC has been linked with a CNC controller to compensate for machine errors in real time. The maximum linear displacement error in 4 body diagonals were reduced from 140 ${\mu}m$ to 34.5${\mu}m$ with this compensation system, and the spindle thermal drift in space was reduced from 147.3 ${\mu}m$ to 16.8 ${\mu}m$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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