Fatigue tests were performed to investigate how much vary the fatigue limit under the different surface conditions on Carbon Steel(SM55C). Four types of specimen which have different surface roughness each other, Series A by turning, Series B by grinding, Series C by polishing and Series D by roller finishing showed the fatigue limit of 265, 320, 335 and 365MPa, respectively. Series D show 36% higher than Series A, which is caused by compressive residential stress on the surface. Therefore, roller finishing machining is helpful not only increase the fatigue limit but also improve the surface roughness. Moreover, to predict the fatigue limit under the conditions of knowing surface roughness and hardness of specimen, ${\sqrt{area}}$ area parameter method is very useful.
The feasibility of using an adaptive resonance network (ART2) with unsupervised learning capability for too] wear detection in turning operations is investigated. Specifically, acoustic emission (AE) and cutting force signals were measured during machining, the multichannel AR coefficients of the two signals were calculated and then presented to the network to make a decision on tool wear. If the presented features are significantly different from previously learned patterns associated with a fresh tool, the network will recognize the difference and form a new category m worn tool. The experimental results show that tool wear can be effectively detected with or without minimum prior training using the self-organization property of the ART2 network.
The dynamic characteristics of industrial processes frequently cause an abnormal situation which is undesirable in terms of the productivity and the safety of workers. The goal of fault-tolerance is to continue performing certain activities even after the failure of some system cononents. A fault-tolerant intelligent monitoring and control system which is robust under disturbances is proposed in this paper. Specifically, the fault-tolerant monitoring scheme proposed consists of two process models and the inference module to preserve such a robustness. The results of turning experiments demonstrate the effectiveness of the fault-tolerant scheme in the presence of built-up edge.
The identification of drilling joint dynamics which consists of drilling and structural dynamics and the on-line time series detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics but also for the analytic realization of diagnostic and control systems in drilling. Therefore, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the drilling operation and detect the abnormal geometric behaviors in precision roundshape machining such as turning, drilling and boring in precision diemaking. For this purpose, simulation and experimental work were performed to show the malfunctional behaviors for drilling operation. For this purpose, a new two recursive approach (Recursive Extended Instrument Variable Method : REIVM, Recursive Least Square Method : RLSM) may be adopted for the on-line system identification and monitoring of a malfunction behavior of drilling process, such as chipping, wear, chatter and hole lobe waviness.
Chatter vibration is an unwanted phenomenon in metal cutting and it always affects surface finish, tool life machine life and the productivity of machining process. The In-process monitoring & control of chatter vibration is necessarily required to automation system. In this study, we constructed the multi-sensing system using Tool Dynamometer,Accelerometer and AE(Acoustic Emission) sensor for the credible detection of chatter vibration. And a new approach using a neural network to process the features of multi-sensor for the recognition of chatter vibration in turning operation is proposed. With the back propagation training process, the neural network memorize and classify the feature difference of multi-sensor signals.
Grinding process is different from other machining processes such as turning, milling and drilling because the cutting edges in a grinding wheel doesn't have uniformity and acts differently on the workpiece at each grinding. This study focus on predicting the geometric error produced during surface grinding and selecting an optimal grinding condition to reduce the geometric error. To achieve the aim, the Taguchi design of experiments was applied and the S/N ratios of each grinding was used for evaluating the results. The predicted quantities by the S/N ratios were compared with the experimental results.
The continuous chip in turning operation deteriorates precision of workpiece and causes a hazardous condition to operator. Thus the chip form control becomes a very important task for reliable machining process. So, grooved chip breaker is widely used to obtain reliable discontinuous chip. However, developing new cutting insert having chip breaker takes long time and needs lots of research expense due to a couple of processes such as forming, sintering, grinding and coating of product and many different evaluation tests. In this paper, performance of commercial chip breaker is evaluated with neural network which is learned with a back propagation algorithm. For the evaluation, several important elements(depth of cut, land, breadth, radius) which directly influence the chip formation were chosen among commercial chip breakers and were used as input values of neural network. With the results of these input values, the performance evaluation method was developed and applied that method to the commercial tools.
The dynamic characteristics of turning processes are complex, non-linear and time-varying. Consequently, the conventional techniques based on crisp mathematical model may not guarantee surface roughness regulation. This paper presents a fuzzy controller which can regulate surface roughness in milling process using end-mill under varying cutting condition. The fuzzy control rules are established from operator experience and expert knowledge about the process dynamics. regulation which increases productivity and tool life is achieved by adjusting feed-rate according to the variation of cutting conditions. The performance of the proposed controller is evaluated by cutting experiments in the converted CNC milling machine. The result of experiments show that the proposed fuzzy controller has a good surface roughness regulation capability in spite of the variation of cutting conditions.
The aspherical lenses are used as objective lens of optical pickup. To examine the design factor the sample product is made before manufacturing of injection mould of lens. The optimum cutting condition of PMMA lens sample with ultra precision SPDT, the roam spindle speed, the depth of cut, the feedrate are found. The demanded surface roughness 100m Ra, aspherical form error $0.5{\mu}m$ P-V for aspherical lens of optical data storage device are satisfied.
In metal cutting, chatter is an unstable cutting phenomenon which is due to the interaction of the dynamics of the chip removal process and the structural dynamics of machine tool. When chatter occurs, it reduces tool life and results in poor surface roughness and low productivity of the machining process. In this study, the experiments have been conducted to investigate phenomenon of the chatter in CNC lathe without cutting fluid. In the experiments, two accelerometers were attached at the tail stock and tool holder and the signals were caught. In order to observe the effect of chatter on the surface roughness profiles, surface roughness profiles were generated under the ideal condition and the occurrence of the chatter based on the surface simulation model using surface-shaping system. Finally, the result of experiment and simulation have been compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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