Detection of grinding trouble occuring during the grinding process is classified into two types, i.e, based on the quantitative and qualitative knowledge. But, since the grinding operation is especially related with a large amount of functional parameters, it is actually defficult to cope with the grinding troubles occuring during process. Therefore, grinding trouble-shooting has difficulty in satisfying the requirement from the user. To cope with the grinding troubles occuring during the process, the application of neural network is on effective way. In this study, we identify the four parameters derived from the AE(Acoustic Emission) signals and present the grinding trouble-shooting system utilizing a back-propagation model of the neural network.
Because a generated heat during grinding operation makes a serious deformation on a ground surface as a convex form, a real depth of cut in deformed zone has larger than an ideal depth of cut. Consequently, the ground surface has a geometric error as a concave form after cooling the workpiece. In this study, the force and the geometric error of surface grinding were examined. From evaluating magnitude and mode of the geometric error according to grinding conditions, an optimal grinding condition was proposed to minimize the geometric error. In addiction the relationship between the geometric error and the grinding force was found out. Due to least square regression it was able to predict the geometric error by using the grinding force.
Monitoring of grinding troble occurring during the process is classified into the quantitative data which depends upon a sensor and the qualitative knowledge which relies upon an empirical knowledge. Since grinding operation is highly related with a large amount of functional parameters, it is actually deficulty in copying wiht the grinding troubles through the process. To cope with grinding trouble, it is an effective monitoring systems when occurring the grinding process. The use of neural networks is an effective method of detection and/or monitroing on the grinding trouble. In this paper, four parameters which are derived from the AE(Acoustic Emission) signatures are identified, and grinding monitoring system utilized a back propagation learning algorithm of PDP neural networks is presented.
Grinding is used for machining high precision parts with high additional value. However, the grinding operation needs high skill and long experience of an operator because of a lack of the scientific knowledge and engineering principles. Also, the wheel and grinding conditions affect grinding results. For these reasons, it is difficult to construct computer integrated manufacturing system(CIMA). Therefore, it is necessary for Expert System to be informed of qualitative knowledge of grinding expert's skills and experiences. In this research, the Grinding Expert System is constructed by Fuzzy Decision Making Algorithm. Using this system, unskilled workers will be able to use the knowledge and experience of an expert.
Air grinding time in grinding process has a great effect on its efficiency due to low feedrate. This paper presents a reduction methos of air grinding time in cylindrical plunge grinding operation. Tje reduction of air grinding time is accomplished by finding the distance between contact point and rising point of ultra- sonic signal of the grinding wheel to workpiece. It uses a variation of sound signal generated by the flow of coolant when the grinding wheel approaches to workpiece. The ultrasonic sensor with 23 kHz center fre- quency and 8 kHz bandwidth is used to find the nearest approaching point(NAP). Monitoring and control system of the grinding conditions is implemented with CNC controller to control feedrate override and ultrasonic sensor to find NAP. The experimental result shows that the ultrasonic signal is a good measure- ment to find NAP. But it needs the considerations for the effect of the relationship between flowrate of coolant and diameter of workpiece.
The importance of maintenance of rail surface defects is increasing according to the KTX operation. That is because during high speed operation of rolling stocks, rail surface defects shorten fatigue life of rail, accelerate track degradation and deteriorate ride comfort. Rail grinding has been applied for effective rail maintenance in Kyeong-Bu HS line. This paper evaluates the effectiveness of rail grinding in term of rail fatigue life. To this end, the stresses of the ground rail are measured under KTX running and the equivalent stress range is calculated by RMC after the frequency analysis done with Rainflow counting method. Also, Pamglen-Miner rule is applied to predict the fatigue life of ground rail. The result of the analysis shows that the fatigue life of ground rail is increased by 15%.
Grinding operation has difficulty in satisfying the qualitative knowledge based on the skilful expert as well as the quantitative data for all user. Design of grinding database based on the frame-based model is more effective method for utilizing the empirical and qualitative knowledge. In this paper. basic strategy to develop the grinding database by taking frame-based model, which is strongly dependent upon experience and intuition, is described. Grinding database based on the frame based model for designing the interaction and inference among the slots is accomplised by the object-oriented paradigm system.
In surface grinding, the conditions of the grinding wheel give a significant effect on the ground workpieces comparing with other metal removal processes. In this paper, to assist the development, a non-contacting optical method is introduced to make in-process measurements of scattering intensities from laser beam during surface grinding processes. This show indications of changes in surface texture of wheel working surfaces. Also, in order to determine the dressing time monitoring method of grinding wheel in surface grinding, a three-dimensional computer simulation of the grinding operation has been attempted based on the contact mechanism and surface-shaping system between the grinding wheel and the workpiece. The optical dressing time is determined based on the amount of the grain wear and work surface roughness.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제8권3호
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pp.24-44
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2007
Cylindrical grinding is one of the important metal cutting processes used extensively in the finishing operation of discrete components. The inherent high cutting temperature in grinding if not controlled may lead to rapid tool wear, which in turn will lead to dimensional inaccuracy. The very nature of the grinding mechanism in material removal impairs the grounded surfaces by inducing residual stress, micro cracks and other thermal damages at the machined surface. This paper is an attempt to review some of the surface integrity issues in cylindrical grinding taken up and reported by number of researchers over the years. This review may have been planned to be useful to the researchers and other professionals interested to work on grinding.
This work was conducted to find the operating characteristics of an efficient wet grinding system designed to obtain fine rice husk ash powder. Once the rice husk was combusted and the thermal energy was recovered from the furnace, the ash was fed and pulverized in the grinding system resulting a fine powder to be used as a supplementary adding material to the portland cement. Grinding time (15, 30, 45 min), impeller speed (250, 500, 750 rpm), and mixed ratio (6.7, 8.4, 11.l, 20.9) were three operating factors examined for the performance of a wet-type stirred ball mill grinding system. For the operating conditions employed, mean diameter of fine ash powder, specific energy input, and grinding energy efficiency were in the range of $2.83{\sim}9.58{\mu}m,\;0.5{\sim}6.73kWh/kg,\;and\;0.51{\sim}3.27m^2/Wh$, respectively. With the wet-type stirred ball mill grinding system used in this study, the grinding energy efficiency decreased with the increase in total grinding time, impeller speed, and mixed ratio. The difference in specific surface area of powder linearly increased with logarithm in total number of impeller revolution and the grinding energy efficiency linearly decreased. Grinding time of 45 min, impeller speed of 500 rpm, and mixed ratio of 6.7 were chosen as the best operating condition. At this condition, mean particle diameter of the fine ash, grinding energy efficiency, grinding throughput, and specific energy input were $2.84{\mu}m,\;2.28m^2/Wh,\;0.17kg/h$, and 2.03kWh/kg, respectively. Wet fine grinding which generates no fly dust causing pollution and makes continuous operation easy, is appeared to be a promising solution to the automatization of rice husk ash grinding process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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