This paper aims to DNC application of car seat cushion die. DNC systems are consist of CAD(CATIA1, CAM(Z-MASTER, OMEGA) software and CNC milling machine. CAM software is purpose to G-code generation for CNC programming. Then CAM software and CNC milling machine are connect to RS-232-C cable for networking.
This paper deals with the position control for a feed drive system in CNC milling machine. The study shows that reduction in tacking error does not necessarily increase contouring accuracy, and proposes that a proper control scheme is able to exhibit the optimal tracking and contouring accuracy. The proposed scheme is to fix the parameter of the contouring control, and to find the optimal value of the parameter of the tracking control, which is automatically tuned. The effectiveness of the proposed scheme is confirmed through simulations.
This paper presents an accurate cutting simulation and feedrate scheduling system for CNC machining. This system is composed of a cutting simulation part and a feedrate scheduling part. The cutting simulation part computes the geometric informations and calculates the cutting forces in CNC machining. The cutting force model using cutting-condition-independent coefficients was introduced for flat end milling and ball end milling. The feedrate scheduling part divides original blocks of NC code into smaller ones with optimized feedrates to adjust the peak value of cutting forces to reference forces. Some machining examples show that the developed system can control the cutting force at desired levels.
To maximize the productivity in machining molds and dies, machine tools should operate at high speeds. However, the productivity of mold manufacturing has not increased significantly because CNC milling machines have massive slides, which do not allow rapid acceleration and deceleration during the frequent starts/stops encountered in machining molds and dies. This paper presents the use of composites for these slides to overcome this limitation. The vertical and horizontal slides of a large CNC machine were constructed by bonding high-modulus carbon-fiber epoxy composite sandwiches to welded steel structures using adhesives. These composite structures reduced the weight of the vertical and horizontal slides by 34% and 26%, respectively, and increased damping by 1.5 to 5.7 times without sacrificing the stiffness. Without much tuning, this machine had a positional accuracy of $\pm5\mu\textrm{m}$ per 300 m of the slide displacement.
This paper deals with the position control fur a feed drive system in CNC milling machine, which utilizes a modified error signal for the elimination of steady-state error. A linear time-invariant (LTI) system has consistent properties in response to standard test signal inputs. Those also appear in an error curve acquired from the response. From such properties, constructed is an error model for the position control of the feed drive. And then added is the output of the error model to the current error signal. Consequently the resulting proportional control system brings performance improvement in view of the steady-state error. The effectiveness of the proposed scheme is confirmed through simulations and experiments.
The object of this study is a manufacture of buff die using CAM systems. Systems are consist of AutoCAD, CAM software and CNC milling machine. CAM software is purpose of G-code generation for CNC programming. Then CAM software and CNC milling machine are connect to RS-232-C cable for networking.
This paper introduces a new self-organizing fuzzy logic controller (SOFLC) for precision contour machining in the presence of large disturbances which adjusts both input and output membership functions simultaneously. The parameters of the proposed controller are self-tuned in real-time according to a continuous measurement of the performance of the controller itself and estimated disturbance values. The proposed controller as well as a conventional fuzzy logic controller and a PID controller were simulated and implemented on a 3-axis milling machine in contour milling. Both the simulations and experiments show that the self-organizing fuzzy logic controller has superior performance in terms of contour tracking accuracy compared with the other two controllers.
본 논문은 자동차용 자동변속기의 변속전환 핵심 부품인 인히비터 스위치 케이스를 CAM을 활용하여 직접 제작하였다. 자동차 부품의 대부분은 주조로 만들어 대량생산과 복잡한 형상의 가공이 용이하지만 기계적 성질의 저하, 정밀도의 저하, 환경의 문제, 후처리를 해야하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 CAM을 활용하여 제작함으로서 새로운 가공 방향을 제시하였다.
The domestic airline industry undertakes the production of finished products by assembling existing self-described components via a design process which involves assembly and production steps, after which many of the finished products are exported. However, high reliability and stability must be guaranteed, because customers require high-precision components at the time of manufacturing. In the aircraft parts industry, the mass production of high-value-added parts is limited. Therefore, a small production scale depending on the part is used, as many types of conventional CNC lathe machines with X-axis and Z-axis as well as Z-axis and C-axis CNC milling are used. The parts also rely on high-pressure air to increase production. The most important factors are good stability during processing, as high-precision parts are required, as noted above. It was found that as the C-axis rotation speed increased, the diameter of the cutting tool decreased with a decrease in the surface roughness, while the workpiece rotation speed increased with an increase in the surface roughness.
본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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