공작기계를 설계하거나 이의 경제적인 사용을 위해서는 가장 기본적으로 절삭력의 예측이 필요하며, 절삭력의 예측 정밀도를 향상 시키기 위해서는 공작기계의 구조동력할(machine tool structural dynamics) 과 공구와 공작물 간의 절삭 작용에서 발생되는 동적인 거동 즉 절삭동력학(cutting dynamics)에 대한 이해가 선행되어야 한다. 또한 기계의 구조적 특성과 절삭작용의 특성이 포함된 절삭력을 적절한 센서에 의하여 측정하여 이를 분석함으로서 기계의 구조적 특성이나 절삭작용에 대한 특성을 파악할 수 있다. 본 강연은 동절삭력 모델의 유도 과정과 이 모델을 이용하여 절삭력을 예측한 결과를 정절삭력 모델 및 절삭시험 결과와 비교 하고 절삭력을 활용하여 공구상태의 파악, 절삭상태의 파악, 공작기계의 경제적 이용방법에 활용하는 예를 소개하고자 한다.
본 연구에서는 기존의 정절삭력 모델을 이용하여 절삭과정에서 발생되는 동적 인 특성과 공작기계의 구조적인 특성이 상호작용되어 발생되는 절삭력 변동성분들이 고려된 절삭력 모델 즉 동절삭력 모델을 개발하여서 이 모델로부터 예측된 절삭력과 절삭실험 결과를 비교, 분석하여 제시한 모델의 타당성 및 동절삭력 특성을 검토하고 자 한다.
In order to design and improve a new machine tool, there is a need for a better understanding of the dynamic cutting force. In this paper, the computer programs were developed to predict the dynamic cutting force by the mean specific cutting pressure in the face milling process. The simulated cutiing forces in X, Y, Z directions resulted from the developed dynamic cutting force model are compared with the measured cutiing forces in the time and frequency domains. The simulated cutting force model have a good agreement with the measured forces in comparison with those resulted from the existing cutting force model.
So far the analysis and modeling of cutting process is studied commonly assumed as being linear stochastic or chaotic without experimental verification. So we verified force signals of cutting process(ball end-milling) is low-dimensional chaos by calculating Lyapunov Exponents. reconstructing attractor using time delay coordinates and calcula-ting it's fractal dimension.
Cutting process, in general, is a closed-loop system consisting of structural dynamics and cutting dynamics, with the cutting forces and the relative displacements between tool and workpiece being the associated variables. There have been a number of works on modeling the cutting process of endmilling, most of which assumed that either one of the tool or workpiece be negligible in tis displacement. In this paper, the relative displacement between tool and workpiece was considered. The proposed model used experimental modal analysis for structural dynamics and an instantaneous uncut chip thickness model for cutting dynamics. Simulation of the model, a time varying cutting system, was performed using 4th order Runge-Kutta method. Subsequent simulation results were utilized to predict chatter over a variety of experiments in slotting operation, showing good agreement.
In Part 2, dynamic cutting force model, thermal behavior model, and feed drive model are presented for development of a virtual machine tool. Some relevant results with brief descriptions for each model are presented to verify the proposed models. Experimental results for each model agreed well with the estimated ones. The developed models in this two-part paper are partially integrated as a comprehensive software environment.
Dynamic cutting process can be represented by a closed-loop0 system consisted of machine tool structure and pure cutting process. On this paper, cutting system is modeled as a six degrees of freedom system using MARV(Modified Autoregressive Vector) model in face milling, and the modeled dynamic cutting process is used to predict dynamic cutting force component. Based on the double modulation principle, a dynamic cutting force model is developed. From the simulated relative displacements between tool and workpiece the dynamic force domponents can be calculated, and the dynamic force can be obtained by superposition of the static force and dynamic force components. The simulated dynamic cutting forces have a good agreement with the measured cutting force.
On face milling operation a newly optimal tool, which can minimize the resultant cutting forces resulted from the cutting force model, was designed and manufactrued. Cutting experiments using the new and conventional tools were carried out and the cutting forces resulted from those tools were analyzed in time and frequency domains. The performance of the optimized cutter was tested through the dynamic cutting forces resulted form the newly designed tool are much reduced in comparision with those from the conventional tool. By reducing the dynamic cutting force fluctuations, machine tool vibrations can be reduced, and stable cutting operation can be carried out.
In a high precision vertical machining center, the estimation of cutting forces is important for many reasons such as prediction of chatter vibration, surface roughness and so on, and cutting forces are difficult to predict because they are very complex and time variant. In order to predict the cutting forces of end-milling process for various cutting conditions, a mathematical model is important and this model is based on chip load, cutting geometry, and the relationship between cutting forces and chip loads. Specific cutting force coefficients of the model have been obtained as interpolation function types by averaging farces of cutting tests. In this paper, the coefficients are obtained by neural network and the results of the conventional method and those of the proposed method are compared. The results show that the neural network method gives more correct values than the function type and that in teaming stage as the omitted numbers of experimental data increases the average errors increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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