The sliding contact interface of machine components such as bearings, gears frequently operates in lubrication at the inception of sliding failure under high loads, speed and slip. The surface temperature at the interface of bodies in a sliding contact is one of the most important factors influencing the behavior of machine components. Most surface failure in sliding contact region result from frictional heat generation. However, it is difficult to measure temperature rise experimentally. So the calculation of the surface temperature at a sliding contact interface has long been an interesting and important subject for tribologist. The surface temperature rise is related in contact pressure, sliding speed, material properties and lubrication thickness. Though roughness, load, ect all of the condition, are same, film thickness varies with velocity. In this study, surface temperature rise due to frictional heating in lubrication is calculated with various velocities. Surface film shearing and dry solid asperity contact are used to simulate the change of frictional heat in lubricated contact
In the use of CNC machine tool, the unmanned production system has been growing in the manufacturing field. Thus, it is necessary to monitor adequate tool fracture during the cutting process efficiently. This experimental study is intended to investigate the development of flank wear in sysnchronous turning of differential materials(Aℓ/GC) which is used in industrial application and it is acknowledged as a machine to difficult material. In cutting process change of velocity, change of feed, and change of depth of cut were investigated on the effect of flank wear, and slenderness ratio is also investigated. The conclusions of this paper are summarized as follows; 1.Under the high cutting speed condition, the flank wear is affected by the feed and depth of cut. but the influence of feed on the flank wear is larger than the depth of cut and that is reduced when the velocity is low. 2.Under the high cutting speed, as the smaller slenderness ratio is, the shorter tool life is under the lower cutting speed, the effect of slenderness ratio on the flank wear is low. 3.Using the characteristics of cutting force, the flank wear of a tool can be detected 4. Investigating the development of flank wear, there are almost no differences between the characteristics of cutting force and feed force. Finally, these data from the differntial materials cutting process will be used in the basic field of precision and economic cutting process.
On the contrary of a conventional motor with very narrow air-gap, it is difficult to calculate the accurate magnetic field distribution and the performance of an air-cored superconducting motor by 2 dimensional analysis, which does not use high permeability material except outer machine shield. This paper aims to do analysis of magnetic field and force distribution from the 3 dimensional modelling of a 1MW class superconducting synchronous motor. Especially, the field coil composed of Bi-2223 high-temperature superconductor and the outer machine shield are modelled by finite element analysis software according to their structures and the self-inductance and Lorentz force are calculated based on the 3 dimensional magnetic field calculation.
Fatigue fracture in machine components is produced by surface micro-crack from stress concentration area such as notch and material defect. It is difficult to predict the remaining fatigue lift of mechanical components because the surface micro-crack on critical area initiates and grows with statistical distribution. Plane bending fatigue tests were carried out on the plain specimen of Al 2024-T3 and the initiation and growth behavior of surface micro cracks were observed. The statistical distribution of surface length of multiple micro cracks and their maximum length were investigated. The maximum surface crack length distributions were analyzed on the basis of the statistics of extremes in order to examine the prediction of remaining life.
The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.
Recently the applications of high speed machining are increasing due to the need for high performance and high accuracy machining and machining for difficult-to-cut material. However, the high speed machining also accompanies some problems: the product quality can be degraded due to the tool wear and the product cast can go up due to frequent tool replacements. Therefore, it is necessary to develop a technique of quantitative tool wear measurement to determine the precise timing for tool replacement. In this respect, this study suggests a reliable technique far the reduction of error components by developing a system using a CCD camera and an exclusive jig to be able to precisely measure the size of tool wear in flat end mill for high speed machining.
In general, machining time by electrical discharge machining (EDM) process is much longer than that of cutting process, so rough-cut has done for the purpose of reducing machining time prior to EDM Nowadays EDM speed is improving due to the advance of EDM capacity. Therefore a new method, machining a raw material directly by EDM without rough-cut, is used widely. EDM area is varies according to the EDM position in three-dimensional EDM process, so EDM parameters should be determined adaptively based on the EDM area to increase productivity. However it is difficult to calculate EDM area corresponding to the EDM position the EDM workers who have experience in shop floor determine machining parameters by experience. This paper proposes a method for determining EDM parameters based on EDM area corresponding to EDM position.
Polyacetal resin is usually used to make molds, but it is difficult to achieve dimension accuracy during molding. Therefore it is usually necessary to cut the polyacetal resin after a molding process. Polyacetal resin is easily machining by standard machine tool. Acetal is also a thermal stable material which can be totted without coolant Another concern about the use of polyacetal resin is that it absorbs water easily, which also results in problems with dimension accuracy Therefore, in this study, the cutting resistance of water-absorbed polyacetal resin and its surface roughness after cutting in order to achieve the highest degree of accuracy in the cutting of polyacetal resin were investigated. Also, The Robust Design method uses a mathematical tool called orthogonal arrays to study a large number of decision variables with a small number of experiments. It also uses a new measure of quality, called signal-to-noise (S/N) ratio, to predict the quality from the customer's perspective. Thus, we have taken Taguchi's parameter design approach, specifically orthogonal array, and determined the optimal levels of the selected variables through analysis of the experimental results using S/N ratio.
Ceramics are very difficult-to-cut materials because of its high strength and hardness. Their machining mechanism is characterized by cracking and brittle fracture. In this paper, to give good machinability to the ceramics, BN powders are added to Si$_3$N$_4$ by volume of 20, 25 and 30%. And the machiniability of the produced ceramics are tested using micro drilling system. Through required experimental works, it is shown that the micro drilling machinability is varied along with the volumetric percentage of BN powders. Also, it is verified that the obtained results can be used to develop new machinable ceramics of good material properties and machinability.
Machine parts subjected to fluctuating or cyclic loads induce repeated stresses that often result in failure by fatigue. In such cases, the fatigue failures unfortunately sometimes occur. These may arise from a lack of knowledge with regard to the design, fabrication and operation of the machines or structures. The failure analysis provides valuable information regarding the prevention of similar failures. Furthermore, this information will be useful to improve or to develop new products. Failure stress analysis is classified into X-ray fractography. X-ray fractography has the limited applications because of material crystal size, difficult measurement method, electrolytic polishing precision, and long test time. Therefore, this study proposed the new method to improve the measurement precision of plastic zone depth and test time using TRIZ.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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