In this paper, two parts of neural networks were proposed for determination of optimal EDM parameters. One is pattern recognition neural network that can be selecting expert neural network suitable to the EDM mode. The other is expert neural network that can be determining optimal EDM parameters such as pulse on time and pulse off time. Prior to determination of EDM parameters, Peak current, which is related to the EDM area closely, determined base on EDM area that is calculated from CAD data, firstly. Then, the other EDM parameters determined by the expert neural network that is selected to the EDM mode.
근대 전기파거리측량기(EDM)에 의한 Traverse 측량과 삼변측량이 널리 활용되고 있어 EDM의 신뢰성에 관한 연구가 절실히 요청된다. 본 연구에서는 삼각측량과 삼변측량의 변장결과를 통계분석하고, Traverse 망의 편위를 계산하므로써 EDM의 신뢰성을 검토하였다. 따라서 본 연구결과로 EDM과 Steel Tape와의 보정식을 얻었으며, 또한 각 변장간의 오차를 통계분석한 결과는 상관계수가 0.89∼0.98인 직선회귀식으로 표시되었다. 그리고 Traverse망의 편위를 검토한 결과 보정 EDM으로 계산된 편위가 가장 작은 값으로 나타났다.
EDM 기계는 1950년대 최초로 소개된 이후 전자 및 광학기술의 발전에 힘입어 소형화, 고정밀화 됨으로써 현재에는 측량뿐만 아니라 정밀 과학 계측 분야에서까지 널리 활용되고 있다. EDM 기계에 대한 원리의 이해 및 표준화된 관측 방법에 대한 이해와 더불어 정밀도에 대한 이해는 측정 결과의 신뢰성 향상 및 산업측량, 시공측량 등의 활용 분야에 있어서 2차적인 생산물의 품질 향상을 위해서 매우 중요하다 할 수 있다. 이러한 EDM 기계의 정밀도 유지를 위해서 규칙적이고 주기적인 점검이 이루어져야 하며, 단순하면서도 정밀한 점검 방법이 요구된다. 본 논문에서는 기선거리 관측 데이터로부터 최소자승법을 이용하여 간단하게 EDM 기계의 보정계수인 영점오차와 축척오차를 동시에 결정하는 방법을 제시하였고 산정된 보정계수를 이용하여 EDM 기계의 정밀도에 따른 검교정을 위한 검정 방법을 제시하였다.
It is difficult to machine microparts, such as microshaft and microholes, by conventional machining. Such micropart can be easily machined by EDM because it's machining force is very low. In micro-EDM, the precise electrode movement and discharge energy control are important. Therefore, high precision motion stage and EDM device with high performance is necessary. In this research, a new EDM machine was developed and microshaft and microhole, with various shape and size, was machined.
Micromachining is gaining popularity due to recent advancements in MEMS(Micro Electro Mechanical Systems). Using conventional micromachining, it is relatively difficult to produce moving components in the order of microns. Photolithography for silicon material has high accuracy machining, but it has low aspect ratio. X-ray lithography has ultra high accuracy machining, but it has expensive cost. Micro-EDM(electro discharge machining) has been gaining popularity as a new alternative method to fabricate micro-structures. In this study, Micro-EDM machine is developed available for fabricate micro-structures and two processes such as side cut EDM and milling EDM is proposed. Several sets of experiment results have been performed to study the characteristics of the machining process.
Experimental studies are carried out in order to investigate the effects of heat treatment on the surface machined by W-EDM. In this work, two ways of heat treatment after W-EDM are considered. As a comparison, the machined surface by a traditional method such as milling/grinding is also considered. Thereby, specimens are prepared by four different machining methods. Those are (1) milling and then grinding, (2) wire-cut electric discharge machining (W-EDM), and (3) low temperature heat treatment or (4) high temperature heat treatment after W-EDM. The resulting surface roughness are measured and the changes of surface microstructures are investigated using the scanning electron microscope (SEM) with energy dispersive X-ray spectrometer (EDS). In general, heat treatment after W-EDM result in smoother surface and better chemical composition at the machined surface. Especially, high temperature tempering could remove defects in the thermally affected zone, which cause an overall deterioration of the surface machined by W-EDM.
Two-step neural network is designed for determining electrical discharge machining parameters in low erosion. The first neural network, which is used as a classification network, checks whether the current conditions are appropriate to electrical discharge machining in low tool erosion. If the conditions are appropriate to EDM in low erosion, suitable EDM parameters are generated by the second neural network. Theoretically known EDM conditions are produced and also utilized for training the second neural network. The trained neural network is tested how well suitable EDM machining conditions are generated under unknown machining situations Experimental result shows that the proposed two-step neural network approach could be effectively used for determining EDM parameters in low tool erosion. The results also have a practical contribution to EDM area in that it could be applied for maintaining low tool wear as well as obtaining maximum machining rates simultaneously.
GPS 측량은 Multi-path 오차가 발생하기 때문에 도심지역이나 숲이 있는 항공사진에서는 지상기준점을 잡기 위해 GPS측량이 어렵다. 본 논문은 소규모 지역에서 3차원 정사사진 구현을 위한 GPS와 EDM의 적용에 관한 연구이다. 삼각점에서 연구대상지역에 대한 기준점을 내린 다음 EDM으로 정밀삼각측량으로 지상기준점을 선정하였다. 그리고 항공사진을 정사투영사진으로 변환하기 위해 획득된 지상기준점을 적용하였다. 그리고 연구대상지역에 대하여 항공정사사진을 이용한 3차원 모델링을 구현하여 향 후 추진될 3차원 GIS 구축을 위한 항공사진의 활용방안에 대해서 연구하였다. Multi-path 오차로 기인하는 GPS수신이 어려운 지점을 EDM을 이용하여 영상에서 균등히 분포된 지상기준점의 획득이 가능하였고 3차원 공간정보 자료구축에서 가장 기본이 되는 소규모 지역에서 항공사진의 활용이 가능할 것으로 판단되었다.
In this study, a micro/nano-random-pattern-structure surface was machined by electric discharge machining (EDM) followed by replicating the EDM surface with a silicone elastomer having low energy and greater hydrophobicity. The variation of hydrophobicity was of prime interest and was examined as a function of the surface roughness of the replicated silicone elastomer. The hydrophobicity was evaluated by the water contact angle (WCA) measured on the relevant surface. For the experiments, the original surfaces were machined by die sinking electric discharge machining (DS-EDM) and wire cutting electric discharge machining (WC-EDM). The ranges of surface roughness were Ra $0.8{\sim}19{\mu}m$ for the DS-EDM and Ra $0.5{\sim}4.7{\mu}m$ for the WC-EDM. In order to fabricate a hydrophobic surface, the EDM surfaces were directly replicated using a liquid-state silicone elastomer, which was thermally cured. The measured WCA on the replicated surfaces for DS-EDM was in the range of $115{\sim}130^{\circ}$ and for WC-EDM the WCA was in the range of $123{\sim}150^{\circ}$. Additionally, the dynamic hydrophobicity was evaluated by measuring an advancing and a receding WCA on the replicated silicone elastomer surfaces.
Micro-EDM is generally used far machining micro 3-D structure. For micro-EDM, first of all, micro-electrode fabrication is needed and WEDG system is proposed for tool electrode fabrication method. When tool electrode is fabricated using WEDG system, its characteristics are under the control of many EDM parameters. Also relations between the parameters affect electrode fabrication. In this study, experiments are carried out to analyze effects of EDM parameters on micro-electrode fabrication. Experimental method and analysis are used to experimental design method. Factors used in experiments are composed of applied voltage, capacitance, wire feed rate, spindle rotating speed, machining time. As a result of experiments, wire feed rate, machining time and capacitance is proportional to gap distance(material removal), the other parameters(applied voltage, spindle rotating speed) and relations between the parameters have little influence on machining.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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