Monitoring of Cutting tool wear is a critical issue in automated machining system and has been extensively studied for many years. An austempered ductile iron(ADI) exhibits the excellent mechanical properties and the wear resistance. ADI has generally the poor machinability due to the characteristic. This paper presents the in-process detection of flank wear of cutting tools using the acoustic emission sensor and the digital oscilloscope. The amplitude level of AE signal(AErms) is mainly affected by cutting speed and it is proportional to cutting speed. There have been the relationship of direct proportion between the amplitude level of AE signals and the flank wear width of cutting tool. The flank wear with corresponding to the tool life is successfully detected with the monitor-ing system used in this study.
디스크 커터는 과다하게 마모되거나 손상되는 경우 회전이 불가능하거나 효율적으로 암석을 절삭하는 것이 불가능하다. 따라서 디스크 커터의 마모정도에 따라 교체주기를 적절하게 관리하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 디스크 커터의 교체주기를 결정하기 위해서 인력에 의한 정기적인 계측을 수행한다. 이러한 인력에 의한 디스크 커터의 계측은 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있고, 부정확한 계측결과를 가져올 수도 있다. 이러한 이유로 해외에서는 디스크 커터의 마모정도를 센서를 통해 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 이루어지고 있으며, 디스크 커터의 마모량 계측에는 초음파 센서, 와전류 센서, 자기 센서 등이 활용된다. 본 연구에서는 TBM 디스크 커터의 마모량을 실시간으로 계측하기 위한 와전류 센서의 적용성을 평가하였다. 와전류 센서의 거리 계측정확도를 실험실 모사시험을 통해 평가하였고, 특히 디스크 커터가 노출될 수 있는 챔버 내 여러 환경조건에서의 계측정확도를 비교하였다. 최종적으로는 17인치 디스크 커터를 활용하여 와전류 센서의 계측 정확도를 검증하였다.
In this study, a cycling smart wear for measuring cycling posture and motion was developed using a three-dimensional motion analysis camera and an IMU inertial sensor. Results were compared according to parts to derive the optimal smart device attachment location, enabling correct posture measurement and cycle motion analysis to design a pattern. Conclusions were as follows: 1) 'S-T8' > 'S-T10' > 'S-L4' was the most significant area for each lumbar spine using a 3D motion analysis system with representative posture change (90°, 60°, 30°) to derive incisions and size specifications; 2) the part with the smallest relative angle change among significant section reference points during pattern design was applied as a reference point for attaching a cycling smart device to secure detachable safety of the device. Optimal locations for attaching the cycling device were the "S-L4" hip bone (Sacrum) and lumbar spine No. 4 (Lumbar 4th); 3) the most suitable sensor attachment location for monitoring knee induction-abduction was the anatomical location of the rectus femoris; 4) a cycling smart wear pattern was developed without incision in the part where the sensor and electrode passed. The wearing was confirmed with 3D CLO. This study aims to provide basic research on exercise analysis smart wear, to expand the smart cycling area that could only be realized with smart devices and smart watches attached to current cycles, and to provide an opportunity to commercialize it as cycling smart wear.
In this paper, main target is to select parameters for prediction of tool wear and detection of tool fracture. The research about choosing parameter for prediction of tool wear is done by using force ratios. Also current sensor, tool-dynamometer, and accelerometer are used for researching detection method of tool fracture. Experiment is done using Taguchi's method in medium machining conditions. Parameter which is best for prediction of tool wear and detection of tool fracture by deviation analysis is selected. In this paper, tool wear means flank wear.
A cylindrical capacitance-type spindle displacement sensor was developed and its effectiveness as a system to monitor cutting forces during hard turning was tested in this research. The sensor was installed between the face of spindle cover and the chucking element and measured pure radial motion of the spindle under the condition with presence of roundness error at measured surface. To prove the effectiveness of the developed system hard aiming tests using ceramic inserts and tool steel as workpiece were conducted. The workpiece was hardened up to 65 Rc. The variations of pure radial motion of the spindle ware measured during the cutting tests. The signals from the sensor showed the same pattern of cutting force variations from the tool dynamometer due to the progress of tool wear. As the flank wear of the ceramic tool increased both static component of cutting forces and the amount of center shift of spindle orbit increased, Results from the research showed that the developed sensor could be utilized as an effective and cheap on-line sensing device to monitor cutting conditions and tool performance in the un-manned machining center.
Ever since the nonlinearity of machine tool dynamics was established, researchers attempted to make use of this fact to devise better monitoring, diagnostics and system, which were hitherto based on linear models. Theory of chaos, which explains many nonlinear phenomena comes handy for furthering the analysis using nonlinear model. In this study, measuring system will be constructed using multi-sensor (Tool Dynamometer, Acoustic Emission) in end millingprocess. Then, it will be verified that cutting force is low-dimensional deterministic chaos calculating Lyapunov exponents, Fractal dimension, Embedding dimension. Aen it will be investigated that the relations between characteristic parameter caculated form sensor signal and tool wear.
타이어 사고를 방지하기 위해 앱 인벤터와 블루투스 통신을 이용한 타이어 안전을 확인할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 온도 센서로 외부 온도를 측정하여 계절의 변화를 알고 압력센서로 타이어의 공기압을 측정하여 외부 온도에 맞는 공기압을 알려주며 레이저 센서의 거리를 50mm이상과 각도를 45°로 해야 최적화된 타이어의 마모도를 측정할 수 있었다. 마모도 측정된 수치에 따라 타이어의 상태를 판단하여 앱 인벤터를 사용하여 블루투스 모듈을 통해 연동한 후 사용자의 핸드폰으로 타이어의 상태와 예상교체를 알 수 안전을 확인할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다.
일반적으로 타이어의 마모도나 비정상적인 마모를 알아보기 위해서는 운전자나 정비사가 직접 타이어를 육안으로 타이어의 마모도 및 타이어의 이상 여부를 확인하거나, 측정 게이지 장비를 이용한 방법을 이용한다. 이러한 방법은 개개인의 주관적인 판단이 들어가거나 시간적인 부담과 휠 얼라인먼트 장비를 사용하는 비용을 지불하게 되어 운전자가 받는 부담을 더욱 클 수밖에 없다. 그래서 본 논문에서는 이상마모와 타이어의 마모도를 체크 하고자 복수개의 레이저 센서를 이용하여 각 타이어마다 이상마모와 타이어의 마모도를 체크하고 타이어의 정보를 알기 위해 타이어의 옆면을 체크 하는 시스템을 개발하여 주관적인 판단을 극복하고 객관적이고 정확한 판단을 내릴 것이다.
Thin film coatings are commonly exploited to minimize wear and optimize the frictional behavior of various precision mechanical systems. The enhancement of thin film durability is directly related to the performance maximization of the system. Therefore, a fine approach to analyze the thin film wear behavior is required. Archard's equation is a representative and well-developed law that defines the wear coefficient, which is the probability of creating wear particles. A ploughing model is a commonly used model to determine the friction force during the abrasive contact. The equations demonstrate that the friction force and wear coefficient are inversely proportional to the hardness of the material. In this study, Archard's equation and ploughing models are modified with an effective hardness to minimize the gap between the experimental and numerical results. It is noted that the effective hardness is the hardness variation with respect to the penetration depth owing to the substrate effect. The nanoindentation method is utilized to characterize the effective hardness of Cu film. The wear coefficient value considering the effective hardness is more than three times higher than that without considering the effective hardness. The friction force predicted with the effective hardness agreed better with the results obtained directly from the friction force detecting sensor. This outcome is expected to improve the accuracy of friction and wear amount predictions.
In order to achieve the autimation and untended system of manufacturing process, it is necessary that the monitoring system check up the disorder of machine tool or the conditions of tool wear for the maximum use of cutting tool. In the metal cutting Process, AE signal is detected by AE sensor, then amplified and transmitted to an Locan-AT. The experiment was performed to SM25C and STS304 steels at uniform feedrate, cutting speed and depth of cut, The results of experimental data apparently showed emission intensity vary due to increasing of tool wear at the 165kHz, 200kHz in the SM25C and 140kHz, 165kHz, 200kHz, in the STS304 respectively Therefore, it is possible to predict the tool wear. This study is intended to suggest the way to the automation and untended system of machine tool through the system monitoring tool wear by using AE signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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