A flexible disk grinding system process has been introduced that utilized varying disk orientation with respect to workpiece along with the applied feed speed. Various process conditions including cutting speed, maximum feed speed and orientation angles could applied to observe process outcomes. Even though continuous and constant feed speed has been applied to the process, the results from the trapezoidal input velocity profiles would be observed and compared. Based on the control strategies including neural network methodologies, several output results were compared to find the optimum process condition. Two axis control results were displayed showing better performance with higher trajectory error for larger training epoch.
Even though a flexible disk grinding process was often applied to enhance the product quality, it produced non-flat zone in the beginning and the exit (end) area. Since latter area is susceptible to poor product quality with burn mark, careful analysis is required to cope with such degradation. The flexible disk grinding exit stage was analyzed for workpiece length, wheel speed, depth of cut and feed. The exit stage qualities defined as exit stage ratio and exit stage angle or slope was characterized. A neural network application results reveled that exit stage characteristics was predicted more accurately without workpiece dimension with minimum error of 1.3%.
Disk grinding was often applied to deburring process in order to enhance the final product quality. Inherent chamfering capability of the flexible disk grinding process in the early stage was analyzed with respect to various process parameters including workpiece length, wheel speed, depth of cut and feed. Initial chamfered edge defined as arc zone was characterized with local radius of curvature. Averaged radius and arc zone ratio was well evaluated using neural network system. Additional neural network analysis adding workpiece length showed enhance performance in predicting arc zone ratio and curvature radius with reduced error rate. A process condition design parameter was estimated using remaining input and output parameters with the prediction error rate lower than 2.0% depending on the relevant input parameter combination and neural network structure composition.
From linear motor feed system model, two axis control rules have been applied. As an application process, a flexible disk grinding system process has been also introduced that utilized varying disk orientation with respect to workpiece along with the applied feed speed. A known process model methodologies has been used to fomulate processed surface profiles. Various process conditions including cutting speed, maximum feed speed and orientation angles could applied to observe process results sensitivities. Even though continuous and constant feed speed has been applied to the process, the results from the trapezoidal input velocity profiles would be observed and compared.
Inherent dynamic interaction between flexible disk and workpiece creates partially non-flat surface profile. A flat zone was defined using minimum depth of engagement. Several key parameters were defined to explain the characteristics of the zone. Process conditions including disk rotation speed, initial depth of cut and feed speed were varied to produce product profile database. Correlation between key factors was examined to find the characteristic dependencies. Trends of key parameters were displayed and explained. Higher flat zone ratio was observed for lower depth of cut and higher disk rotation speed. Ratio of minimum depth of cut against target depth of cut increased for higher feed speed and disk rotation speed but was insensitive to the depth of cut variation. The process transition was visualized by continuously displaying instantaneous orientation of the deflected disk and the location of key parameters were clearly marked for comparison.
In this paper, the image processing for flexible disk grinding and the effect of the grinding conditions on the flat zone length of a workpiece are investigated, with the purpose of automating the grinding process. To accomplish this, three issues should be carefully studied. The first is finding the relationship between the flat zone length and the grinding conditions such as the cutting speed and feeding speed. The second is developing a neural network algorithm to predict the flat zone. The third is developing an image processing algorithm to measure the flat zone length of a workpiece. Slope analysis is used to determine straight and curved sections during the image processing. For verification, the estimated length and the length from the image processing are compared with the length measured by a projector. There is a minimum difference of 1.7% between the predicted and measured values. The results of this paper will be useful in compiling a database for process automation.
In order to clarify detailed mechanism of the flexible disk grinding system, workpiece length was introduced and its performance was evaluated. Flat zone ratio increased as the workpiece length increased. Increasing wheel speed and depth of cut also enhanced process performance by producing larger flat zone ratio. Neural network system was successfully applied to predict minimum depth of engagement and flat zone ratio. An additional input parameter as workpiece length to the neural network system enhanced the prediction performance by reducing error rate. By rearranging the Input combinations to the network, the workpiece length was precisely predicted with the prediction error rate lower than 2.8% depending on the network structure.
A flexible disk grinding system process has been introduced that utilized varying disk orientation with respect to workpiece along with the applied feed speed. A known process model methodologies has been used to fomulate processed surface profiles. Various process conditions including cutting speed, maximum feed speed and orientation angles could applied to observe process outcomes. Even though continuous and constant feed speed has been applied to the process, the results from the trapezoidal input velocity profiles would be observed and compared. Based on the control strategies including neural network methodologies, several output results were compared to find the optimum process condition.
In this study, a flexible disk grinding process is applied in order to produce high precision product. A new model was developed considering feed motion along horizontal and vertical direction. Different types of feed speed variation was tested with respect to distinct process stages in order to achieve flat surface. It was observed that highest order polynomial form for both horizontal and vertical feed speed variation among the proposed categories produced surface close to flat one. Disk deflection trend during the process was visualized confirming the proposed scheme. Cutting force and VRR(volume removal rate) was observed as an aid to process planning.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권2호
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pp.61-66
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2000
In this paper, we discuss the machining characteristics of HDD glass. Glass is now being used globally as a data storage device, Such glasses are usually machined by lapping by this technique requires a long machining time, resulting in low productivity, For this reason, we examine the possibility of EILD grinding in HDD glass workpieces, A move to ELID grinding may result in substantial cost reduction. Our purpose is to investigate the grinding characteristics of HDD glass in ELID grinding. The bonding materials for fixing the abrasives of cast iron, cobalt and bronze are applied, and grinding conditions such as rotation speed and feeding are varied. Results show that with the use of ELID, mirror surfaces can be achieved with high efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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