In order to evaluate the stability of chatter vibration in turning precess, the micro-positioning cutting test with artificial tool vibration by piezoelectric actuation were carried out. In experiment, the phase lags between cutting forces and chip thickness variations were measured, and the dimensionless penetration-rate coefficient($\overline{K^*}$) which is the most important parameter on the stability for chatter vibration was calculated. The results show that$\overline{K^*}$ can be applicable to the stability criterion for regenerative chatter vibration.
The titanium has many superior characteristics such as specific strength, heat resistance, corrosion resistance, organism compatibility, non-magnetic and etc. and their quantity are abundant. This study performed turning operation of Ti-6Al-4V alloy using the TiAlN coated tool which was treated with PVD. Experimental works were also executed to measure cutting force, chip figuration and surface roughness for different cutting conditions. As a result of study, tool wear was serious at the condition over 100m/min of cutting speed. The excellent cutting condition of cutting depth was at 1.0mm.
This paper presents a study of surface roughness prediction model by experimental design in turning operation. Regression analysis technique has been used to study the effects of the cutting parameters such as cutting speed, feed and depth of cut on surface roughness. The experiment has been conducted using coated tungsten carbide inserts without cutting fluid. The reliability of the surface roughness model as a function of the cutting parameters has been estimated. The results show that the experimental design used in cutting process is a method to estimate the effects of cutting parameter on surface roughness.
Monitoring of the cutting force signals in cutting process has been well emphasized in machine tool communities. Although the cutting force can be directly measured by a tool dynamometer, this method is not always feasible because of high cost and limitations in setup. In this paper an indirect cutting force monitoring system is developed so that the cutting force in turning process is estimated based on a AC spindle drive model. This monitoring system considers the cutting force as a disturbance input to the spindle drive and estimates the cutting force based on the inverse dynamic model. The inverse dynamic model represents the dynamic relation between the cutting force, the motor torque and the motor power. The proposed monitoring system is realized on a CNC lathe and its estimation performance is evaluated experimentally.
So far, carbide insert production technology was carried out using a diamond grinding wheel. This production technology has problem that raise production costs and decrease in productivity. The SIDE PRESS method to solve this problem have been developed. In this paper, the machining characteristics of lateral chip breaker turning inserts produced by the SIDE PRESS method was studied. The cutting force and the resulting surface roughness were measured at various cutting conditions. The experimental results indicate that the chip breaker inserts of three-dimensional geometry is the best cutting performance.
In this study, we turning plastic mold steel (STAVAX) against cutting speed, depth of cut, feed rate using whisker reinforced ceramic tool (WA1). To predict cutting force, analyze principal, radial, feed force with multi-regression analysis. Results are follows: From the analysis of variance, affected factor to cutting force feed rate, depth of cut, cutting speed in order and cutting speed was very small affect to cutting force. From multi-regression analysis, we extracted regression equation and the coefficient of determination$(R^2)$ was 0.9, 0.88, 0.856 at principal, radial and feed force. It means regression equation is significant. From the experimental verification, it was confirmed that principal, radial and feed force was predictable by regression equation.
Generally, in machining operations, the required machining performance can be obtained by properly combining several machining parameters properly. In this research, we construct a simulation model, which that predicts the relationship between the input variables and output variables in the turning operation. Input variables necessary for the turning operation include cutting speed, feed, and depth of cut. Surface roughness and electrical current consumption are used as the output variables. To construct the simulation model, an Artificial Neural Network (ANN) is employed. With theIn ANN, training is necessary to find appropriate weights, and the Ant Colony Optimization (ACO) technique is used as a training tool. EspeciallyIn particular, for the continuous domain, ACOR is adopted and athe related algorithm is developed. Finally, the effects of the algorithm on the results are identified and analyzsed.
Hard facing overlay welding in high chromium carbide is a representative way of extending the fatigue life or recompensing damage, because workpiece surface is uniformly overlay-welded by alloy material. In general, grinding process is currently used for finish due to hardness of weld material. The development of tool material, such as PCBN, has made it possible to use turning instead of grinding. There are many advantages of hard Owning, as lower equipment costs, shorter setup time, fewer process steps, higher material removal rate, better surface integrity and the elimination of cutting fluid. In this paper, machining characteristics and cutting performance are examined to investigate turning possibility of overly welding in high chromium carbide.
In a transfer line with mass production capability, calibration systems are included in the process as a separate dedicated station. However, this method is not appropriate in an unattended FMC with flexibility. As the FMC produces vesatile parts with small batch sizes, more flexible calibration systems are required. In this paper, a calibration/inspection system suitable for an unattended turning cell is introduced. The system has functions of dimensional calibration of parts by touch probes, tool wear compensation, and quality monitoring of parts. Furthermore, characteristics of errors in the system are identified and corresponding compensation methodology is suggested. An operation software is developed for efficient use of the system.
Chatter Vibration is an unwanted phenomenon in metal cutting and it always affects surface finish, tool life, machine life and the productivity of machining process. The real-time detection of the chatter vibration is is necessarily required to automation system. In this study, we constructed the multi-sensing system using Tool Dynamometer, Accelermeter and AE sensor. Especially, Acoustic Emission(AE) generated during turning was investigated the possibility for real-time detection of chatter vibration. Turning experiments were performed using carbide insert tip under realistic cutting conditions and tapered workpiece of SM45C. Consquently, the real-time detection using multi-sensing system can be used for Inprocess monitoring of chatter vibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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