The development of flexible automation in the manufacturing industry is concerned with production activities performed by unmanned machining system. A major topic relevant to metal-cutting operations is monitoring tool wear, which affects process efficiency and product quality, and implementing automatic tool replacements. In this paper, the measurement of the cutting force components has been found to provide a method for an in-process detection of tool wear. Cutting force components are divided into static and dynamic components in this paper, and the static components of cutting force have been used to detect flank wear. To eliminate the influence of variations in cutting conditions, tools, and workpiece materials, the force modeling is performed for various cutting conditions. The normalized force disparities are defined in this paper, and the relationships between normalized disparity and flank wear are established. Finally, Artificial neural network is used to learn these relationships and detect tool wear. According to the proposed method, the static force components could provide the effective means to detect flank wear for varying cutting conditions in turning operation.
Cutting force characteristics is closely related with tool wear on the end milling. And it is found that the tool wear can be properly obtained by observation through the tool-maker's microscope when STS 304 is cut using an end mill. The relationship between the tool wear and the cutting force is established based on data obtained from a series of experiments. A cutting force model can be derived from basic cutting force model using parasitic force components of this tool wear. The results of th simulation using the cutting force model proposed in this paper were verified experimentally and a good agreement was partly obtained. The proposed model is capable of predicting increased cutting force due to tool wear.
TiAIN was deposited onto ISO P2O Cutting Insert Tip substrate by FVAS at the substrate temperature of 80$^{\circ}C$. Cutting and wear test have been performed with TiAIN coated and uncoated WC cutting tools, respectively. Uncoated WC cutting tool has been tested under similar cutting condition for comparison. Cutting force and tool wear of coated and uncoated carbide cutting tools were investigated by cutting length. In cutting test, cutting force of the coated insert tip was larger than the uncoated insert tip by tool wear. Configuration and wear of the coated tool were more stable and resistant than the uncoated. In tool life by the tool wear, the coated cutting tool life was rather longer than the uncoated when tested at high speed (V=250 m/min) than low speed (V=200 m/min), Cutting force, tool wear and life were analysised by tool dynamometer amp(3ch) and oscilloscope.
The development of flexible automation in the manufacturing industry is concerned with production activities performed by unmanned machining system A major topic relevant to metal-cutting operations is monitoring toll wear, which affects process efficiency and product quality, and implementing automatic toll replacements. In this paper, the measurement of the cutting force components has been found to provide a method for an in-process detection of tool wear. The static com-ponents of cutting force have been used to detect flank wear. To eliminate the influence of variations in cutting conditions, tools, and workpiece materials, the force modeling is performed for various cutting conditions. The normalized force dis-parities are defined in this paper, and the relationships between normalized disparity and flank were are established. Final-ly, artificial neural network is used to learn these relationships and detect tool wear. According to proposed method, the static force components could provide the effective means to detect flank wear for varying cutting conditions in turning operation.
The tool condition monitoring is one of the most important aspects to improve productivity and quality of workpiece. In this study, the wear of ceramic tool (A1$_{2}$0$_{3}$-TiC Series) cutting the hardened die material(SKD11) was investigated. Flank wear was more dominant than crater wear. Therefore the modeling of cutting force related to flank wear has been performed. The cutting force model was construct- ed by an assumption that the stress distribution on the tool face is affected by tool wear. The relationship between characteristics as cutting force and tool wear can be suggested by machining parameters depending on cutting conditions. Experiments were performed under the various cutting conditions to ensure the validity of force models. The theoretical predictions on the flank wear are approximately in good agreement with experimental results.
In-process monitoring of cutting conditions and tool wear is important for improving productivity. This paper is concerned with on-line monitoring of tool wear and cutting force in end milling operation. The experimental study deals with the relations between flank wear and cutting force signal. Tool wear is detected by monitoring of cutting signal. A monitoring procedure is shown in this paper. The influence of flank wear on cutting signal activity was examined. The results are presented in the form of graphs. The analysis of the cutting signal and flank wear curves provides useful indicators of unacceptable wear development in the tool.
Tool condition monitoring is one of the most important aspects to improve productivity and quality and to achieve intelligent machining system. The tool state is classified into three groups as chipping, wear and fracture. In this study, wear of a ceramic cutting tool for hardened die material (SKD11) was investigated. Flank wear was occured more dominant than crarer wear. Therefore, to predict flank wear, the modeling of cutting force has been performed. The modeling of cutting force by an assumption that act the stress distribution on the tool face obtained through a numerical analysis. The relationships between the cutting force and the tool wear can be constructed by machining paraneters with cutting conditions. Experiments were performed under the various cutting conditions to ensure the validity of force models. The theoretical predictions of the flank wear is approximately in good agreement with experimental result.
Wear and fracture mode of ceramic tool for hardened SKD11 steel was investigated by face milling in this study. The cutting force and Acoustic Emission(AE) signal were utilized to detect the wear and fracture of ceramic tool. The following conclusions were obtained : (1) The wear and fracture modes of ceramic tool are characterized by three types: \circled1wear which has normal wear and notch wear, \circled2 wear caused by scooping on the rake face, \circled3 large fracture caused by thermal crack in the rake face. (2) The wear behaviour of ceramic tool can be detected by the increase of mean cutting force and the variation of the AE RMS voltage. (3) The catastrophic fracture of ceramic tool can be detected by the cutting force(Fz-component). (4) As the hardness of work material increased, Acoustic Emission RMS value and mean cutting force(Fz) increased linearly, but the tool life decreased.
Productivity and machining performance can be improved by cutting analysis including cutting force prediction, surface error prediction and machining stability evaluation. In order to perform cutting analysis, cutting force coefficients database have to be constructed. Since cutting force coefficients are dependent on cutting condition in the existing research, a large number of calibration tests are needed to obtain cutting force coefficients, which makes it difficult to build the cutting force coefficients database. This paper proposes a generalized method for constructing the cutting force coefficients database us ins cutting-condition-independent coefficients. The tool geometry and workpiece material were considered as important components for database construction. Cutting force coefficients were calculated and analyzed for various helix and rake angles as well as for several workpiece. Furthermore, the variation of cutting force coefficients according to tool wear was analyzed. Tool wear was found to affect tool geometry, which results in the change of cutting force coefficients.
A mechanistic force system model considering the flank wear for the face milling process has been developed. The model predicts variation of the cutting forces according to flank wear in face milling over a range of cutting conditions, cutter geometries and cutting process geometries including relative positions of cutter to workpiece and rounouts. Flycutting and multitoth cutting teste were conducted on SS41 mild steel with sintered carbide tool. In order to verify the mechanistic force model considering the flank wear of cutting tools, a series of experiments was performed with single and multitooth cutters in various cutting conditions. The results show good agreement between the predicted and measured cutting force profiles and magnitudes in time and frequency domains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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