공작기계의 자동화 고속화에 의해 절삭 작업은 향상되고 있지만 선삭시 발생하는 연속형 고속형칩은 작업능률을 저하시킴으로 AE센서를 이용한 절삭 실험을 통하여 절삭 조건에 따른 AE 신호의 특징을 분석하고 칩과 관련된 신호특성을 분석결과 칩 형상에 가장 중요한 요인이 되는 것은 AE진폭 신호와 AE 에너지 신호였음을 확인하였으며, AE진폭 신호와 AE에너지 신호를 통계적 처리한 결과 에너지신호 보다는 진폭 신호의 첨도값이 선삭시 절삭특성을 잘 나타내 주고 있었으며, 비절삭에너지를 이용하여 절삭성능을 종합적으로 평가하였다.
There have been many studies on chatter vibration in machining but there seems to be no regulations to decide the commencing point of chatter objectively. The development of an objective method which can estimate and detect chatter commencement is very much in need for automatic manufacturing systems, dynamic performance tests for machine tools, so on. In this study, therefore, the estimation and the in-process detection of chatter have been experi- mentally investigated for the turning process. As a result, the commencing point of chatter can be decided from the behavior of the maximum amplitude of the dynamic component of cutting force, where the maximum amplitude is suddenly increasing with the chatter commencement. Then the commencing point of chatter can be estimated practically by this method before the occurrence of excessive vibration. Also, it is possible to detect the occurence of chatter vibration through the in-process measurement, by monitoring the maximum amplitude of the dynamic component of cutting force.
본 연구는 타이타늄 선삭 스크랩을 진공 아크 용해에 의해 건전한 버튼형 잉곳으로 제조하여 아크 발생용 소모성 전극으로의 재활용을 위해 타이타늄 내 불순물의 거동 및 특성을 평가하였다. 먼저 가스불순물인 산소는 진공 아크 용해에 의해 초기 표면의 산화층에 의해 제거되지만 이후 타이타늄에 고용된 산소는 제거되지 않는 것으로 확인되었다. 타이타늄 스크랩의 대표 금속불순물인 철의 경우 타이타늄과의 증기압 차이로 인해 진공 아크 용해에 의해 최종 20분간 용해시 약 43%의 제거율을 보이며, 최종 제조된 타이타늄 버튼형 잉곳은 ASTM 규격의 순 타이타늄 등급 3에 해당하는 순도를 보여 VAR(Vacuum Arc Remelting)용 소모성 전극의 제조에 가능한 것으로 확인하였다.
The continuous chip generated in cutting process deteriorates workpiece, tool, and machine tool system. It is necessary to treat this continuous chip in ductile material machining condition for stable cutting. This paper deals with the chip control method using acoustic emission(AE) signal in pure copper turning operation. AE raw signals, root mean square(RMS) signals and wavelet transformed signals measured in turning process are introduced to analysis for chip patterns. With analysis of AE signals, it is obtained that the produced chip patterns are correlated with the specified AE signals which are transformed by fuzzy pattern algorithm. By this experimental investigation, the chip patterns can be classified at significant level in pure copper machining process and controlled from continuous chips to reduced-length stable chips.
This paper presents an experiment on the modeling, analysis, prediction and optimization of machining parameters used during the turning process of the low-carbon steel known as ST40. The parameters used to develop the model are the cutting speed, the feed rate, and the depth of the cut. The experiments were carried out under various conditions, with three level of parameters and two different treatments for each level (with and without a lubricant), to determine the effects of the parameters on the surface roughness and electric current consumption. These effects were investigated using response surface methodology (RSM). A second-order model is used to predict the values of the surface roughness and the electric current consumption from the results of experiments which collected preliminary data. The results of the experiment and the predictions of the surface roughness and electric current consumption under both treatments were found to be nearly identical. This result shows that the feed rate is the main factor that influences the surface roughness and electric current consumption.
This paper presents virtual machining system in order to realize turning process in virtual space. A reliable virtual turning process simulation was developed based on the surface shaping system which is capable of considering geometric model, thermal error model, and vibration model. Accuracy of surface shape resulting from proposed machining simulator was verified experimentally. This paper also developed the watchdog agent that continuously assessed, diagnosed, and predicted performance of products and machines in machining. The Watchdog agent extracted feature signal using time-frequency analysis among various signals from multi-sensor and evaluated machining condition using performance confidence value.
Glassy carbon is widely used for high temperature melting process such as quartz due to its thermal stability. For utilizing Classy Carbon to glass mold press(GMP) optical lens, brittleness of Glassy Carbon is main obstacle of ultraprecision machining. Thus authors investigated ductile machining of Glassy Carbon adopting turning and grinding process respectively. From the experiments, ultraprecision turning surfaces resulted brittle crack in all machining conditions and ultraprecision grinding surfaces showed semi-ductile mode in small undeformed chip thickness conditions.
During the manufacturing process of a propeller for a large scale commercial ships, several times of turn-over process should be required. Propeller turn-over is a indispensible process but not easy because of its heavy weight and complicate shape. Recently, we developed a new type of turn-over system for a large scale propeller. The system consists of turning roller devices, sliding transfer system, clamping devices and so on. In this paper, we described the design process which includes mechanical structure design, dynamic analysis and assembly with a laser tracker.
The in-process detection of the state of cutting tool is one of the most important technical problem in Intelligent Machining System. This paper presents a method of detecting the state of cutting tool in turning process, by using Artificial Neural Network. In order to sense the state of cutting tool. the sensor fusion of an acoustic emission sensor and a force sensor is applied in this paper. It is shown that AErms and three directional dynamic mean cutting forces are sensitive to the tool wear. Therefore the six pattern features that is, the four sensory signal features and two cutting conditions are selected for the monitoring system with Artificial Neural Network. The proposed monitoring system shows a good recogniton rate for the different cutting conditions.
The purpose of this study was to develop a semigenerative process planning system for the turning processes required for rotational parts. The system developed in this study showed three major roles for a given part : selection of appropriate turning processes, scheduling of selected processes, and selection of appropriate tools to be used for selected processes. Four information files and six modules were developed to produce a process plan. When geometric features, dimension, tolerance, material types, and surface finish data are inputted to the system, optimal processes, processing sequences, selected tools, and machining costs are to be produced as a process plan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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