The high speed machining technology has been improved remarkably in die/mold industry with the growth of parts and materials industries. Though the spindle speed of machine tool increases, the condition monitoring techniques of the machine tool, tool and workpiece in high speed machining ate incomplete. In tins study, efficient sensing technology in high speed machining is suggested by observing the characteristics of cutting force, gap sensor and accelerometer signal also, machinability of high-speed machining is experimentally evaluated sensing technique to monitor the machine tool and machining conditions was performed.
There are many methods in measuring the signal of cutting, but by measuring the multi-signal, we can pick up the wear and chipping of the tool more accurately. Hence, the present study is concerned with analysing the dynamic component as well as the static component measured by the tool dynamometer, finding out which signal is involved in each component, comparing the capability of the cemented carbide drill and the HSS drill, and discussing the chipping of the cemented carbide drill. In addition, discussion is made about the characteristics of the frequency of the torque and thrust in connection with the dynamic component.
The ductile cast iron is austempered at 300, 350 and 40$0^{\circ}C$ temperature in order to investigate the basic factors for monitoring drill wear in automatic production process, and cutting force and AE RMS signals are measured with changing cutting condition for ADI(Austempered Ductile Cast Iron) with different mechanical properties. The signals of cutting force were influenced by cutting speed and feedrate greatly. On the other hand AE RMS signals are influenced by cutting speed where as it is not related with feedrate. As the depth of drilling increases, cutting force shows a slow increase and the value of AE RMS increases until the range of h/d=4. But over the range it increases greatly due to an amount of chip discharge and friction with inner wall of drilling hole, etc. As the drill diameter increases at a constant depth of drilling. Cutting force increases linearly, but the level of AE RMS does not increases linearly due to circumferential velocity and great influence of h/d.
High speed machining was accomplished. through the technological advances which covers the whole field of mechanical industry. But tapping have many troubles because of its complicate cutting mechanism, for example. tool damage, chip elimination and synchronization between spindle rotation and feed motion. But High speed tapping is so important that it marches in step with the flow of the times and make improvement in the productivity. In this paper we analyze mechanism of high speed synchronized tapping with the signal of tapping torque and spindle speed obtained through the newly developed high speed tapping machine(NTT-30B). We made an experiment with this machine on condition of various speed from 1000rpm to 10000rpm. As one complete thread is performed through the whole chamfer cutting, cutting torque increases highly in chamfer cutting, but smoothly in full thread cutting functioning of the threads guide. And the size of cutting torque according to spindle speed(rpm) was not enough of a difference to be conspicuous.
watches, air bearings and printed circuit hoards (PCB). However, it is not easy to determine optimum cutting conditions since the micro drilling process is very sensitive to various disturbances. Also, undesirable characteristics to optimize the micro drilling are small signal-to-noise ratios, drill wandering motions and high aspect ratios. Thus, in this study, experimental design methods are applied to determine optimum cutting conditions. Suing the methods, three cutting parameters, fred, step and curving speed are optimized to minimize thrust forces. Obtained conditions are verified through required experimental works. As the results, it is shown that the experimental methods can be applied to micro drilling processes to determine Optimum Cutting Conditions.
This study aims to find the shapes of an end-mill with low cutting temperature during the end-mill process of Ti-6Al-4V alloy. Such ${\alpha}-{\beta}$ titanium alloys are increasingly more used for their high tensile strength and high corrosion resistance. The cutting characteristics of Ti-6Al-4V alloy were studied using an analytical method validated by comparing the estimated cutting resistance with that from experiments. The end-mill shape was analyzed using an experimental method. The end-mill shape with low cutting resistance and low cutting temperature was confirmed by analyzing the signal-to-noise ratios for various conditions. Then, the factors with significance factor of 95% or more were determined in the variance analysis. Finally, an end-mill shape that can ensure a low cutting temperature was proposed.
Titanium alloy (Ti-6Al-4V) has excellent mechanical properties and high specific strength; therefore, it is widely used in aerospace, automobile, defense, engine parts, and bio fields. Particularly in the aerospace field, as it has a low specific gravity and rigidity, it is used for the purpose of increasing energy efficiency through weight reduction of parts, and most have a thin-walled structure. However, it is extremely difficult to machine thin-walled shapes owing to vibration and deformation. In the case of thin-walled structures, the cutting forces and vibrations rapidly increase depending on the cutting conditions, significantly affecting the surface integrity and tool life. In this study, machining experiments on thin-wall milling of a titanium alloy (Ti-6Al-4V) were conducted for each experimental condition with different axial depths of cut, radial depth of cut, and machining sequence. The machining characteristics were analyzed, and an effective machining method was derived by a comprehensive analysis of the machined surface conditions and cutting signals.
This paper is concerned with effective and reliable tool breakage detection method using pattern characteristics of feed motor current in milling operations. Correlation coefficient is derived from the feature vector of signal for two consecutive which are extracted feed motor current over three spindle revolutions. The changing pattern of correlation coefficient is continuously compared to detect tool breakage and monitor cutting conditions. This proposed monitoring scheme is not affected by different tools, friction of motion, and varying cutting conditions and material shapes. Experimental results are presented to support the proposed monitoring scheme.
The purpose of this paper is to propose an interactive method, which is designed to select the optimal preferred alter-native for the MLDM(Multiple-the Larger-the better type Decision-Making) problems with the-larger-the-better quality characteristics. The basic idea of the paper is essentially to eliminate inefficient alternative based on the concept of Taguchi Signal-to-Noise ratios and the cutting range instead of using UVF(Utility/value Function) on the group of attributes that can be considered importantly by the decision makers. As a result, the method proposed in the paper for MLDM problems can be significant in that the change of characteristics is transformed into the size of Signal-to-Noise ratio, which can be relatively easy to understand by decision makers.
Reliable wind signal reconstruction can be beneficial to the operational safety of long-span bridges. Non-Gaussian characteristics of wind signals make the reconstruction process challenging. In this paper, non-Gaussian wind signals are converted into a combined prediction of two kinds of features, actual wind speeds and wind angles of attack. First, two decomposition techniques, empirical mode decomposition (EMD) and variational mode decomposition (VMD), are introduced to decompose wind signals into intrinsic mode functions (IMFs) to reduce the randomness of wind signals. Their principles and applicability are also discussed. Then, four artificial intelligence (AI) algorithms are utilized for wind signal reconstruction by combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with back propagation neural network (BPNN), support vector regression (SVR), long short-term memory (LSTM) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM), respectively. Measured wind signals from a bridge site in a deep-cutting gorge are taken as experimental subjects. The results showed that the reconstruction error of high-frequency components of EMD is too large. On the contrary, VMD fully extracts the multiscale rules of the signal, reduces the component complexity. The combination of VMD-PSO-Bi-LSTM is demonstrated to be the most effective among all hybrid models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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