In recent years, the rapid development of the machine tool and tough insert has made metal removal rates increase, and automatic system without human supervision requires a higher degree reliability of machining process. Therefore the control of chips is one of the important topics which deserves much attention. The chip classification was made based upon standard deviation of the mean cutting force measured by a tool dynamometer. STS304was chosen as the workpiece which is known as the difficult-to-cut material and mainly saw-toothed chip produced, and the chip type according to the standard deviation of mean cutting force was classified into five categories in this experiment. Long continuous type chip which interrupts the normal cutting process, and damages the operator, tool and workpiece has low standard deviation value, while short broken type chip, which is favourable chip for disposal, has relatively large standard deviation value. In addition, we investigated the possibility that the chip type can be predicted analyzing the relationship between chip type and cutting condition by the trained neural network, and obtained favourable results by which the chip type can be predicted with cutting conditon before cutting process.
Recently, in order to achieve high flexibility of manufacture, monitoring and control strategies cf a new type have been developed. Since the generation of built-up edge on the cutting tool damages the surface finish of the workpiece, the monitoring system of built-up edge is an important process monitoring. In this study, the analyzing methods of cutting force signal to detect the built-up edge during cutting process are described. The cutting force signals are analyzed using the mean, standard deviation and mean to standard deviation of this cutting signals. We can obtain the guide to detect the built-up edge during turning process.
Recently, in order to achieve high flexibility of manufacture, monitoring and control strategies of a new type have been developed. Since the generation of built-up edge on the cutting tool damages the surface finish of the workpiece, the monitoring system of built-up edge is an important process monitoring. In this study, the analyzing methods of cutting force signal to detect the built-up edge during cutting process are described. The cutting force signals are analyzed using the mean, standard deviation and mean to standard deviation of this cutting signals. We can obtain the guide to detect the built-up edge during turning process.
This research intends to gain the sight for the qualitative characteristics of precision cutting by using the CNC lathe with a mono-crystal diamond(MCD) and a poly-crystal diamond(PCD) tool on the cutting distance. In case of an MCD tool, as the cutting distance increases, the surface roughness becomes worse and the standard deviation of surface roughness is small. In case of a PCD tool, as the cutting distance increases, the surface roughness becomes stable with a large standard deviation. The cutting force ratio(Ft/Fn) decreases as the nose radius increases and the decreasing ratio becomes larger for small nose radius.
Rapid Prototyping(RP) techniques have unique characteristics according to their working principle: the stair-stepped surface of a part due to layer-by-layer stacking, low building speed, and additional post-processing to improve surface roughness. A new RP process, Variable Lamination Manufacturing by using expandable polystyrene foam(VLM-S), has been developed to overcome the unfavorable characteristics. The objective of this study is to investigate the thermal characteristics and skeleton size effects as the hotwire cuts EPS foam sheet in order to improve dimensional accuracy of the parts, which is produced by VLM-S. Empirical and analytical approaches are performed to find the relationship between cutting speed and heat input, and the relationship between maximum available cutting speed and heat input. In addition, empirical approaches are carried out to find the relationship between cutting error and skeleton size, and cutting deviation and skeleton size. Based on these results, the optimal hotwire cutting condition and available minimum skeleton size are derived. The outcomes of this study are reflecting in the enhancement of VLM-S input data generation S/W.
The purpose of this research is to develop a new real-time process control system. In this paper, a theoretical method for acquiring the control limit of cutting process(cutting surface) according to the required value(geometric tolerance) based on geometrical relations was propsed. In particular, the three following points are amphasized. Firstly, the process control was based on the cutting process, and the control limit was determined from the analysis of geometrical relations. Secondly, AMGD(Actual Measured Geometrical Deviation) was used as a new substitute value in process analysis. Thirdly, fuzzy reasoning was introduced to get the control limit flexibility according to the variations in the required value and general consideration of each measurememnt items.
An on-line monitoring system of endmill failure such as weal, chipping, and fracture is developed using AE, cutting force Characteristic variations of AE and cutting force signals due to endmill failure are identified as follows. When endmill fracture occurs, AE count rate shows a rapid Increase in conjunction with a subsequent decrease while a standard deviation of the principal cutting force Increases significantly. The increase of AE count rate precedes the Increase of standard deviation of principal cutting force. Chipping results in relatively small increase and decrease of AE count rate without any significant variation of the cutting force Gradual increase of AE count rate and mean principal cutting force are Identified to be related with the wear of cutter. A cutter fracture detection algorithm is developed based on the present results. The signals me normalized to enhance the applicability of the algorithm to Wide those of fresh cutters, and qualitative characteristics of AE signals encountered at the moment of fracture are employed. It is demonstrated that the algorithm can detect the cutter fracture successfully.
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.
End milling experiments are conducted to investigate characteristics of acoustic emission (AE) and cutting force singals due to tool fracture. The AE signals are obtained with a sensor attached to cutting fluid discharge nozzle. Tool states are identified with scanning electron microscopy and optical microscopy. It is demonstrated that the AE signals provide reliable informations about the cutting processes and tool states. Morever, tool fracture can be detected successfully using both the AE count rate and the standard deviation of principal cutting force.
An advancing cutting roof for gob-side entry retaining with no-pillar mining under specific geological conditions is more conducive to the safe and efficient production in a coalmine. This method is being promoted for use in a large number of coalmines because it has many advantages compared to the retaining method with an artificial filling wall as the gateway side filling body. In order to observe the inner structure of the gateway cutting roof and understand its stability mechanism, an equivalent material simulation experiment for a coalmine with complex geological conditions was carried out in this study. The results show that a "self-stabilization bearing structure" equilibrium model was found after the cutting roof caving when the cut line deviation angle was unequal to zero and the cut height was greater than the mining height, and the caving roof rock was hard without damage. The model showed that its stability was mainly controlled by two key blocks. Furthermore, in order to determine the optimal parameters of the cut height and the cut line deviation angle for the cutting roof of the retaining gateway, an in-depth analysis with theoretical mechanics and mine rock mechanics of the model was performed, and the relationship between the roof balance control force and the cut height and cut line deviation angle was solved. It was found that the selection of the values of the cut height and the cut line deviation angle had to conform to a certain principle that it should not only utilize the support force provided by the coal wall and the contact surface of the two key blocks but also prevent the failure of the coal wall and the contact surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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