Recently, an advanced video deflectometer based on the principle of off-axis digital image correlation was presented and advocated for remote and real-time deflection monitoring of large engineering structures. In engineering practice, measurement accuracy is one of the most important technical indicators of the video deflectometer. However, it has been observed in many outdoor experiments that data drift often presents in the measured deflection-time curves, which is caused by the instability of imaging system and the unavoidable influences of ambient interferences (e.g., ambient light changes, ambient temperature variations as well as ambient vibrations) in non-laboratory conditions. The non-ideal unstable imaging conditions seriously deteriorate the measurement accuracy of the video deflectometer. In this work, to perform high-accuracy deflection monitoring, potential sources for the drift error are analyzed, and a drift error model is established by considering these error sources. Based on this model, a simple, easy-to-implement yet effective reference point compensation method is proposed for real-time removal of the drift error in measured deflections. The practicality and effectiveness of the proposed method are demonstrated by in-situ deflection monitoring of railway and highway bridges.
Machining accuracy is closely related with tool deflection induced by cutting forces. In this research, cutting forces and tool deflection in end milling are expressed as a closed form of tool rotational angle and cutting conditions. The discrete cutting fores caused by periodic tool entry and exit are represented as a continuous function using the Fourier series expansion. Tool deflection is predicted by direct integration of the distributed loads on cutting edges. Cutting conditions, tool geometry, run-outs and the stiffness of tool clamping part are considered together far cutting forces and tool deflection estimation. Compared with numerical methods, the presented method has advantages in prediction time reduction and the effects of feeding and run-outs on cutting forces and tool deflection can be analyzed quantitatively. This research can be effectively used in real time machining error estimation and cutting condition selection for error minimization since the form accuracy is easily predicted from tool deflection curve.
Investigated is the relationship between tool deflection and geometrical accuracy in side wall machining. Form error is predicted directly from the tool deflection without surface generation. Developed model can predict the surface form error about three hundred times faster than the previous method. Cutting forces and tool deflection are calculated considering tool geometry, tool setting error, and machine tool stiffness. The characteristics and the difference of generated surface shape in up milling and down milling are discussed. The usefulness of the presented method is verified from a set of experiments under various cutting conditions generally used in die and mold manufacture. This study contributes to real time surface shape estimation and cutting process planning for the improvement of geometrical accuracy.
This paper presents a prediction of tool deflection and resulting machining error fur sculptured surface productions in the ball-end milling process. Due to the different materials and the dimensions of the tool holder and cutter, a cantilever hem model with three uniform sections is proposed fur the tool deflection model. The ability of this model has been verified by a machining experiment. In this study, cutting force and machining error are investigated. This paper provides the prediction of machining error for sculptured surface to improve machining quality for industrial application.
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.
In this paper, optimal cutting condition to minimize the form error in side wall machining with a flat end mill is studied. Cutting forces and tool deflection are calculated considering surface shape generated by the previous cutting such as roughing. Using the form error prediction method from tool deflection, optimal cutting condition considering form accuracy is investigated. Also, the effects of tool teeth number, tool geometry and cutting conditions on form error are analyzed. The characteristics and the difference of generated surface shape in up and down milling are discussed and over-cut free condition in up milling is presented. Form error reduction method through successive up and down milling is also suggested. The effectiveness and usefulness of the presented method are verified from a series of cutting experiments under various cutting conditions. It is confirmed that form error prediction from tool deflection in side wall machining can be used in optimal cutting condition selection and real time surface error simulation for CAD/CAM systems. This study also contributes to cutting process optimization for the improvement of form accuracy especially in precision die and mold manufacturing.
This paper presents a machining error compensation methodology due to deflection of micro cutting tools in side cutting processes. Generally in order to compensate for tool deflection errors it is necessary to carry out a series of simulations, cutting force prediction, tool deflection estimation and compensation method. These can induce numerous calculations and expensive costs. This study proposes an improved approach which can compensate for machining errors without simulation processes concerning prediction of cutting force and tool deflection. Based on SEM images of test cutting specimens, polynomial relationships between machining errors and corrected tool positions were induced. Taking into account changes of cutting conditions caused by tool position variation, an iterative algorithm was applied in order to determine corrected tool position. Experimental works were carried out to validate the proposed approach. Comparing machining errors of nominal cutting with those of compensated cutting, overall machining errors could be remarkably reduced.
Cutting forces and tool deflection in end milling are represented as the closed form of tool rotational angle and cutting conditions. The discrete cutting forces caused by tool entry and exit are continued using the Fourier series expansion. Tool deflection is predicted by direct integration of the distributed loads on cutting edges. Cutting conditions, tool geometry, run-outs and the stiffness of tool clamping pan are considered for cutting forces and tool deflection estimation. Compared to numerical methods, the presented method has advantages in short prediction time and the effects of feeding and run-outs on cutting forces and tool deflection can be analyzed quantitatively. This research can be effectively used in real time machining error estimation and cutting condition selection for error minimization since the ferm accuracy is easily predicted by tool deflect ion curve.
This paper presents an experimental study on the dimensional error in ball-end milling. In the 3D free-formed surface machining using ball-end milling, while machining conditions are varied due to the Z component of the feed and existing hemisphere part of the ball-end mill, the mechanics of ball-end milling are complicated. In the finishing, most of cutting is performed the ball part of the cutter and the machined surface are required the high quality. But the dimensional errors in the ball-end milling are inevitably caused by tool deflection, tool wear, thermal effect and machine tool errors and so on. Among these factors, the most significant one of dimensional error is usually known as tool deflection. Tool deflection is related to the instantaneous horizontal cutting force and varied the finishing cutting path. It lead to decrease cutting area, thus resulting cutting forces but the dimensional precision surface could not be obtained. So the machining experiments are conducted fur dimensional error investigation and these results may be used for decrease dimensional errors in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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