In cold forming processes, due to high working pressure action on the die surface, failure mechanics must be considered before die design. One of the main reasons of die failure in industrial application of metal forming technologies is wear. Die wear affects the tolerances of formed parts, metal flow and costs of process etc. The only way to control these failures into devlop methods which allow prediction of die wear and which are suited to be used in the design state in order to optimize the process. In this paper, the forming propcesses that involve cold forward extrusion and wire drawing were simulated by rigid plastic finite element method and its output were used for predicting die wear by Archard wear model. The simulation results were compared with the measured worn dies.
TBM 공법은 발파 공법에 비해 굴착 중 소음과 진동 수준이 낮고, 안정성이 높은 터널 굴착 공법이며, 전세계적으로 터널 프로젝트에 TBM 공법을 적용하는 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터는 TBM의 커터헤드에 장착되는 굴착 도구로 지속적으로 막장면 지반과 상호작용하며, 이때 필연적으로 마모가 발생한다. 본 연구에서는 지질 조건과 TBM 운영파라미터, 머신러닝 알고리즘들을 이용하여 디스크 커터 마모를 정량적으로 예측하였다. 디스크커터 마모 예측의 입력변수 중 UCS 데이터의 수가 다른 기계 데이터 및 마모 데이터에 비해 매우 부족하기 때문에, 먼저 TBM 기계 데이터를 이용하여 전체 구간에 대한 UCS 추정을 진행하고, 완성된 전체 데이터로 마모율 계수 예측을 수행하였다. 마모율 계수 예측 모델의 성능을 비교해 본 결과 XGBoost 모델의 성능이 가장 높게 나타났으며, 복잡한 예측 모델의 해석을 위해 SHapley Additive exPlanation (SHAP) 분석을 진행하였다.
In the current study, a method was proposed to quantitatively predict the wear and fatigue life of a shearing die in order to determine an effective replacement period for the die. The shearing die model of a retainer manufacturing process was used for the proposed method of quantitative life prediction. The retainer is produced through shearing steps, such as piercing and notching. The shearing die of the retainer is carefully controlled because the dimensional accuracy of the retainer is critical. The fatigue life for the shearing die was predicted using ANSYS considering S-N curves of STD11 and Gerber’s equation. The wear life for the shearing die was predicted using DEFORM-3D considering the Archard’s wear model. Experimental shearing of the retainer was conducted to verify the effectiveness of the proposed method for predicting die life. The fatigue failure of the shearing die was macroscopically measured. The wear depth was measured using a 3D coordinate measuring machine. The results showed that the wear and fatigue life in the FE analysis agree well with the experimental results.
Wear volume was used generally to analyze the moving state of lubricated machine. But It is difficult of getting the correct wear volume because wear volume of it is progressed always unstably with a large amplitude on working condition. If correct analysis of wear volume on working condition for lubricated machine can be possible, it can be effect on diagnosis of failure condition. The purpose of this study is carried out to analysis friction factors affecting on wear volume for prediction of failure condition of alloy steel for machine structural use by design of experiment. The results show that the most important friction factors affecting on wear volume was applied load, neat sliding distance, sliding speed and materials.
Calculation of wear depth with regard to the wear topology is peformed numerically Four typical wear topology, that is round, crescent, flat, and diamond types are adopted to represent the configuration of wear volume. Diamond and flat types are the most severe topology for wear depth history, whereas round and crescent types have small increasing rate of wear depth to the wear volume. Based on this study we can guess that the most severe wear phenomena happens to be upper side of U-tubes in the KSNP SG, because flat or diamond wear will be generated by the wearing motion between tubes and diagonal, vertical, horizontal strips. The misalignment of tube at the stage of manufacturing or distortion of upper structure due to the thermal expansion or vibration of upper structure such as diagonal, vertical, and horizontal strips will be one of the main causes of flat or diamond wear.
When the tube contacted to support, anti-vibration bar of the steam generator in nuclear power plant, the contact area is worn out by their relative displacement and contact force. Connors and Au-Yang found the relation between tube worn displacement and volume, or normal work rate at given gap size. The present analysis is obtained the relation between tube worn displacement and normal work rate at various gap size modifying Au-Yang's result. The results are compared with Connors and Yettisir and Pettigrew's results. The comparison shows that Yettisir and Pettigrew result is fairly good agreement with Connors and present results with gap clearance, 0.015in.
Electric discharge machining drill (EDM-drill) is an efficient process for the fabrication of micro-diameter deep metal hole. As there is non-physical contact between tool (electrode) and workpiece, EDM-drill is widely used to machine the hard machining materials such as high strength steel, cemented carbide, titanium alloys. The electro-thermal energy forces the electrode to wear out together with the workpiece to be machined. The electrode wear occurs inside of a machining hole. and It causes hard to monitor the machining state, which leads the productivity and the quality to decrease. Thus, this study presents a methodology to estimated the electrode wear amount while two coefficients (scale factor and shape factor) of the logarithmic regression model are evaluated from the experiment result. To increase the accuracy of estimation model, the linear transformation method is adopted using the differences of initial electrode wear differences. The estimation model is verified through experiment. The experimental result shows that within minute error, the estimation model is able to predict accurately.
The phenomenon of fretting wear due to the flow-induced vibration in steam generator (SG) tube is a significant degradation mechanism in nuclear power plants. Fretting wear in SG tube is primarily attributed to the friction and impact forces between the SG tube and the tube support structures, experienced during nuclear power plants operation. While the Archard model has generally been used for the prediction of fretting wear in SG tube, it is limited by its linear nature. In this study, we introduced an "Impact Shear Work-rate" (ISW) model, which takes into account the combined effects of impact and sliding. The ISW model was evaluated using existing experimental data on fretting wear in SG tube and was compared against the Archard model. The prediction results using the ISW model were more accurate than those using the Archard model, particularly for impact forces.
Out of all metal-cutting process, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. One important aspect in controlling the drilling process is monitoring drill wear status. There are two systems, Basic system and Online system, to detect the drill wear. Basic system comprised of spindle rotational speed, feed rates, thrust torque and flank wear measured by tool microscope. Outline system comprised of spindle rotational speed feed rates, AE signal, flank wear area measured by computer vision, On-line monitoring system does not need to stop the process to inspect drill wear. Backpropagation neural networks (BPNs) were used for on-line detection of drill wear. The output was the drill wear state which was either usable or failure. This paper deals with an on-line drill wear monitoring system to fit the detection of the abnormal tool state.
Wear model for predicting the vehaviour of a depth is considered in this paper. It is deduced from the energy and volume based wear models such as the Archard equation and the workrate model. A new parameter of the equivalent depth ($D_e$= wear volume /worn area) is considered for the wear model of a depth prediction. A concenpt of a dissipated shear energy density is accommodated for in the suggested models. It is found that $D_e$ can distinguish the worn area shape. A cubic of $D_e$($D_e^3$) gives a better linear regression with the volume than that of the maximmum depth $D_{max}e$($D_{max}^3$) does. Both $D_{max}$ and $D_e$ are used for the presently suggested depth-based wear model. As a result, a wear depth profile can be simulated by a model using $D_{max}$. Wear resistance from the concern of an overall depth can be identified by the wear coefficient of the model using $D_e$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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