In this study, the influence of various factors on surface roughness was investigated using the Taguchi experimental method through high-speed machining processing. Feed rate, pitch, tool diameter, and depth of cut are widely applied to high-speed machining conditions for mold production. Each of these factors was implemented and classified into three levels; then, after high speed machining, surface roughness was measured, the S/N ratio was analyzed, and the influence on the surface roughness of control factors was analyzed quantitatively by ANOVA. Using this information, a mathematical model for predicting surface roughness was derived from multiple regression analysis. This mathematical model enables the surface roughness value after high-speed machining to be predicted at the production stage, before machining, for a wide range of machining conditions.
As a basic machining process, turning is a widely used machining process in which a single-point cutting tool removes material from the surface of a rotating material. A common method of evaluating machining performance is to measure the surface roughness. In a turning operation, it is important to select cutting conditions for achieving high cutting performance. As a rule, cutting conditions can be classified into feed rate, depth of cut and insert radius. While cutting process even though cutting conditions are optimized, the average roughness can be deterioration due to wear of the cutting tool edge. In this study, the aim is to maintain the average roughness even though the cutting condition is irregularly changing within the predictable range due to the working environment. First, the surface roughness model influenced by cutting conditions is constructed based on the experimental results in a turning operation, Second, applying the sliding mode control theory to the turning operation model which is composed of the surface roughness model and the motor transfer function, the surface roughness is closed to the desired value. Finally, the effectiveness of this approach is demonstrated through the computer simulation.
In this study, a numeric model for the prediction of ideal surface roughness in the rounded end mill was derived from the shape of the tool and feed per tooth. The model is compared with the well-known model of a ball and flat end mill. The ideal surface roughness was matched to the actual surface roughness by the linear equation, from which the empirical constant should be gathered from the test machining systems in the industry.
In-process surface roughness prediction is studied in this research. To implement in-process prediction, spindle displacement is introduced. Machined surface's roughness is assumed to be expressed in terms of spindle displacement. In-process measurement of spindle displacement is conducted using CCDS (cylindrical capacitive displacement sensor). Two prediction models are developed. One is simple linear model between measured surface roughness and values by spindle displacement. The other is multiple regression model including machining parameters like spindle speed, fee rate and radial depth of cut. Relation between machined surface roughness and roughness by spindle displacement are verified.
Determination of an optimal feed rate is valuable in the sense of the precision and efficient machining. In this regard, a new surface roughness model for the face milling operation that considered the radial and axal runouts of the inserts in the cutter body was developed. The validity of the model was proved through the cutting experiments, and the model is able to predict the real machined surface roughness exactly with the information of the insert runouts and the cutting conditions. From the estimated surface roughness value, the maximum feed rate that obtains a maximum naterial removal rate under the given surface roughness constraint can be selected by using a bisection method. Therefore, this mehod for optimizing the feed rate can be well applied to the using a bisection method. Therefore, this method for optimizing the feed rate can be well applied to the using selsction of the cutting condition during the NC data generation in CAM.
The effect of roughness is a change in the velocity and turbulence distributions near the surface. Turbulence models with surface roughness effect are applied to the fully developed flow in a two-dimensional, rough wall channel. Modified wall function model, low-Reynolds number k-$\varepsilon$ model, and k-$\omega$ model are selected for comparison. In order to make a fair comparison, the calculation results are compared with the experimental data. The modified wall function model and the low-Reynolds number k-$\varepsilon$ model require further refinement, while the k-$\omega$ model of Wilcox performs remarkably well over a wide range of roughness values.
암반 절리면과 같이 입자와 연속체 평면의 접촉면에서의 전단거동은 전체 구조물의 거동을 지배할 수 있다. 암반설계의 효율을 높이기 위해서는 입자와 연속체 평면의 접촉면 전단거동 메커니즘에 대한 기초적인 이해와 접촉면 전단강도를 정확하게 산정하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 연속체 평면의 표면 파쇄가 미치는 영향을 알아보기 위하여 개별요소법 수치해석 프로그램인 $PFC^{2D}$를 사용하였다. 표면 거칠기는 매끄러운 평면, 중간 거칠기 평면, 거친 평면의 세 가지로 구분하였다. 입자의 형상은 원형의 one ball 모델과 삼각형 형상의 3 ball 모델로 구성하였다. 평면은 파쇄가 불가능한 경계요소 연속체 모델과 파쇄가 가능한 입자요소 연속체 모델로 각각 구성하였다. 수치해석 결과, 입자요소 모델의 결합강도가 작을수록 파쇄가 빨리 발생하여 큰 결합강도를 가진 연속체 모델보다 작은 접촉면 전단강도를 보였다. 돌출부의 파쇄가 발생한 후, 접촉면 전단강도는 수렴하는 경향을 보이며, 결합강도가 클수록 돌출부의 파쇄가 적게 발생하였다. 또한 경계요소 연속체 모델이 입자요소 연속체 모델보다 큰 접촉면 마찰각을 나타냈고, 모든 입자 모델에서 연속체의 표면 거칠기가 거칠수록 큰 접촉면 마찰각이 나타났다. 이러한 결과로부터 연속체 평면의 거칠기 및 평면 파쇄가 입자와 평면의 접촉면 전단거동 특성에 미치는 영향을 확인하였다.
A physical and numerical steady flow impinging jet has been used to simulate the bulk characteristics of a downburst-like wind field. The influence of downdraft tilt and surface roughness on the ensuing wall jet flow has been investigated. It was found that a simulated downdraft impinging the surface at a non-normal angle has the potential for causing larger structural loads than the normal impingement case. It was also found that for the current impinging jet simulations, surface roughness played a minor role in determining the storm maximum wind structure, but this influence increased as the wall jet diverged. However, through comparison with previous research it was found that the influence of surface roughness is Reynolds number dependent and therefore may differ from that reported herein for full-scale downburst cases. Using the current experimental results an empirical model has been developed for laboratory-scale impinging jet velocity structure that includes the influence of both jet tilt and surface roughness.
In this study, we aim to analyze the effects of both contact layer properties and surface roughness on contact resistance. The contact has a great influence on performance in terms of electrical conduction and heat transfer. The two biggest factors determining contact resistance are the presence of surface roughness and the surface layer. For this reason we calculated the contact resistance by considering both factors simultaneously. The model of this study to calculate contact resistance is as follows. First, the three representative surface parameters for the GW model are obtained by Nayak's random process. Then, the apparent contact area, real contact area, and contact number of asperities are calculated using the GW model with the surface parameters. The contact resistance of a single surface layer is calculated using Mikic's constriction equation. The total contact resistance is approximated by the parallel connection between the same asperity contact resistances. The results of this study are as follows. The appropriate thickness with reduction effect for contact resistance is determined according to the difference in conductivity between the base layer and surface layer. It was confirmed that the standard deviation of surface roughness has the greatest influence on surface roughness parameters. The results of this study will be useful for selecting the surface material and surface roughness when the design considering the contact resistance is needed.
Surface roughness is one of the most important characteristics in machining processes. This study presents probabilistic models to estimate surface roughness experimentally in multi-pass horizontal surface grinding operations from three independent distributions such as the initial surface roughness distributions of workpiece, the distributions of the wheel radius, and the distributions of distances between major active grains. To specify the model characteristics from surface roughness measurements, either the probability satisfying a given surface roughness or the range of surface roughness satisfying a given probability have been estimated while grinding conditions are fixed. Finally, the relationship between grinding conditions satisfying surface roughness range under a given probability can be established.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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