SKD11(ASTM D2) tool steel is a versatile high-carbon, high-chromium, air-hardening tool steel that is characterized by a relatively high attainable hardness and numerous, large, chromium rich alloy carbide in the microstructure. SKD11 tool steel provides an effective combination of wear resistance and toughness, tool performance, price, and a wide variety of product forms. Adding of CNTs increased the performance of mechanical properties more. 1, 3 vol.% CNTs was dispersed in SKD11 matrix by mechanical alloying. SKD11 carbon nanocomposite powder was sintered by spark plasma sintering process. FE-SEM, HR-TEM and Raman analysis were carried out SKD11 carbon nanocomposites.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.3
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pp.117-124
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2021
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.
The piercing process of creating holes in sheet metals for mechanical fastening generates high shear force. Real-time monitoring technology could predict tool damage and product defects due to this severe condition, but there are few applications for piercing high-strength aluminum. In this study, we analyzed the load signal to predict the punch's wear level during the process with a piezoelectric sensor installed piercing tool. Experiments were conducted on Al6061 T6 with a thickness of 3.0 mm using piercing punches whose edge angle was controlled by reflecting the wear level. The piercing load increases proportionally with the level of tool wear. For example, the maximum piercing load of the wear-shaped punch with the tip angle controlled at 6 degrees increased by 14% compared to the normal-shaped punch under the typical clearance of 6.7% of the aluminum piercing tool. In addition, the tool wear level increased compression during the down-stroke, which is caused by lateral force due to the decrease in the diameter of pierced holes. Our study showed the predictability of the wear level of punches through the recognition of changes in characteristic elements of the load signal during the piercing process.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.4
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pp.39-47
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2004
In mold machining, there are many concave machining regions where chatter and tool deflection occur since MRR(material removal rate) increases as curvature increases even though cutting speed and depth of cut are constant. Boolean operation between stock and tool model is widely used to compute MRR in NC milling simulation. In finish cutting, the side step is reduced to about 0.3mm and tool path length is sometimes over loom, so Boolean operation takes long computation time and includes much error if the resolution of stock and tool model is larger than the side step. In this paper, curvature of CL (cutter location) surface and side step of tool path is used to compute the feedrate for constant MRR machining. The data structure of CL surface is Z-map generated from NC tool path. The algorithm to get local curvature from discrete data was developed and applied to compute local curvature of CL surface. The side step of tool path was computed by point density map which includes cutter location point density at each grid element. The feedrate computed from curvature and side step is inserted to new tool path to regulate MRR. The resultants were applied to feedrate optimization system which generates new tool path with feedrate from NC codes for finish cutting. The system was applied to the machining of speaker and cellular phone mold. The finishing time was reduced to 12.6%, tool wear was reduced from 2mm to 1.1mm and chatter marks and over cut on corner were reduced, compared to the machining by constant feedrate. The machining time was shorter to 17% and surface quality and tool was also better than the conventional federate regulation using curvature of the tool path.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.199-200
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2006
It will not be an exaggeration to say that one of the most important features of RT (Rapid Tooling) technology is to easy manufacturing complex shape of cooling channel in injection mold. That is, RT technology is hardly influenced complex shape of tool, Therefore, mold designer can optimize the position and shape of cooling channel whatever they want. In this study, we optimized cooling channel through CAE analysis to solve the problem; prototype-connector-mold applied conventional cooling channel, locally warped by internal stress: The effect of three-dimensional cooling channel was supported by simulation result. But it is impossible to produce injection mold applied three-dimensional cooling channel through machining operation. Therefore, we produced the prototype-connector-mold with three-dimensional cooling channel using Direct Metal Laser Sintering (DMLS) process, and get good-quality prototype-connector without warpage.
Ha, Seok-Jae;Park, Jeong-Yeon;Kim, Gun-Hee;Yoon, Gil-Sang
Design & Manufacturing
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v.13
no.1
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pp.5-12
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2019
In this paper, we studied the micro tool deflection, micro cutting with low temperature, and deformation of micro ribs caused by cutting forces. First, we performed an integrated machining error compensation method based on captured images of tool deflection shapes in micro cutting process. In micro cutting process, micro tool deflection generates very serious problems in contrast to macro tool deflection. To get the real images of micro tool deflection, it is possible to estimate tool deflection in cutting conditions modeled and to compensate for machining errors using an iterative algorithm correcting tool path. Second, in macro cutting fields, the cryogenic cutting process has been applied to cut the refractory metal but, the serious problem may be generated in micro cutting fields by the cryogenic environment. However, if the proper low temperature is applied to micro cutting area, the cooling effect of cutting heat is expected. Such effect can make the reduction of tool wear and burr formation. For verifying this passibility, the micro cutting experiment at low temperature was performed and SEM images were analyzed. Third, the micro pattern was deformed by the cutting forces and the shape error occurred in the sidewall multi-step cutting process were minimized. As the results, the relationship between the cutting conditions and the deformation of micro-structure during micro cutting process was investigated.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.3
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pp.259-264
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2012
Automatic magnetic abrasive polishing (MAP), which can be applied after machining of a mold on a machine tool without unloading, is very effective for finishing a free-form surface such as a complicated injection mold. This study aimed to improve the efficiency of MAP of a non-ferrous mold surface. The magnetic array table and control of the electromagnet polarity were applied in the MAP of a free-form surface. In this study, first, the magnetic flux density on the mold surface was simulated to determine the optimal conditions for the polarity array. Then, the MAP efficiency for polishing a non-ferrous mold surface was estimated in terms of the change in the radius of curvature and the magnetic flux density. The most improved surface roughness was observed not only in the upward tool path but also in the working area of larger magnetic flux density.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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