Cutting forces in ball-end milling of slanted surfaces are calculated. The cutting area is determined from the Z-map of the surface geometry and current cutter location. The obtained cutting area is projected onto the cutter plane normal to the Z-axis and compared with cutting edge element location. Cutting force is calculated by integration of elemental cutting forces of engaged cutting edge elements. Experiments with various slanted angles were performed to verify the proposed cutting force estimation model. It is shown that the proposed method predicts cutting force effectively for any geometry including sculptured surfaces with cusp marks and surfaces with pockets and holes.
The in-process detection of the tool wear is one of the most important technologies in completely auto- matic operation of machine tool. In this research, using the tools having flank wear, the dynamic compo- nent of cutting forces is considered to be available for identifying the cutting process. In order to investi- gate this relation in detail, the cutting forces in turning of workpiece made of aluminum were measured by dynamometer of piezoelectric type, and the dynamic components of cutting force were analyzed. The fre- quency analysis, probability density analysis and RMS analysis of the dynamic components were carried out independently. Through the experiments, the characteristics of the tool system have a large effect on the dynamic component of cutting forces. As a result, it is shown that the dynamic cutting force was able to detect flank wear accurately.
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. The cutting forces are difficult to predict because they are very complex and time variant. In order to predict the cutting forces of end-milling processes for various cutting conditions, their mathematical model is important and the 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 forces 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 the learning stage as the omitted number of experimental data increase the average errors increase as well.
본 연구에서는 절삭과정의 정적특성에 관한 식과 그에 포함된 계수를 실험을 통하여 결정함으로써 절삭과정을 모델링하고, 절삭시에 검출되는 주절삭력에 따라 이 송속도를 제어하며 절삭과정의 변동에 관계없이 시스템의 안정을 보장하는 제어 프로 그램 및 제어장치를 개발하여 선삭작업에 응용하여 보고자 한다.
A reliable tool wear monitoring technique is the one of important aspects for achieving an integrated and self-adjusting manufacturing system. In this paper, a tool wear estimation approach for turning is proposed. This approach uses the model of cutting force, spindle displacement and their relation. A series of experiments were conducted by designing experimental techniques to determine the relationship between flank wear and cutting force coefficient as well as cutting parameters such as cutting speed, depth of cut and feed. The proposed model performance has shown that the spindle displacement model predicts tool wear with high accuracy and spindle displacement signal is possible to replace cutting force signal.
A reliable tool wear monitoring technique is the one of important aspects for achieving an integrated and self-adjusting manufacturing system. In this paper, a tool wear estimation approach for turning is proposed. This approach uses the model of cutting force, spindle displacement and their relation. A series of experiments were conducted by designing experimental techniques to determine the relationship between flank wear and cutting force coefficient as well as cutting parameters such as cutting speed, depth of cut and feed. The proposed model performance has shown that the spindle displacement model predicts tool wear with high accuracy and spindle displacement signal is possible to replace cutting force signal.
The optimization in the machining process has been a long-standing goal of the manufacturing community. The optimization is composed of two main subjects;one is to select an optimum cutting condition, and the other is to detect the emergency situation and take necessary actions in real-time base. This paper proposes a reliable and practical guide system whose purpose is the optimization of cutting conditions, and the detection of tool failure in the machining process. The optimal cutting conditions are determined through the estimation of tool wear rate and the establishment of access- ible field from the measured cutting temperature and force. Tool breakage is detected by the normal force component acting on minor flank face extracted from on-line sensed feed force and radial force. In experiments, the proposed guide system has proved availability for the decision of reliable cutting conditions for the given tool-work system and the detection of tool breakage in ordinary cutting environments.
In this study, an indirect method to estimate the setup runout of a ball-end mill from cutting force signal is proposed. This runout makes cutting forces of each tooth of the milling cutter unequal. By transforming the cutting force model from time domain to frequency domain through time-convolution theorem, the magnitude and phase angle of runout can be explicitly expressed with material constants, cutting conditions, and force signal. The static setup runout can be obtained by extrapolating estimated effective runout, which is independent of feedrate but decreases linearly with increase in axial depth of cut. The setup runout estimated by slot cutting experiments, shows good agreement with the measured one.
Since cross-feed directional cutting force which is normal to machined surface directly influences the machined surface of the workpiece and total force loaded in cutter, it is necessary to estimate this force to control the roughness of the machined surface and total force in cutter. However, there have been difficulties in using the current existing in a stationary motor for cutting state prediction because of some unpredictable behavior of the current. Empirical approach was conducted to resolve the problem. As a result, we showed that the current and its unpredictable behavior are related to the infinitesimal rotation of the motor. Subsequently, the relationship between the current and the cutting force was identified with the error less than 50%. And, the estimation results of the two machine tools with different characteristics were compared to each other to confirm the validity of the presented estimation method and the characteristics of current of the stationary feed motor.
This paper describes a analysis on the chip thickness model required for cutting force simulation in ball-end milling. In milling, cutting forces are obtained by multiplying chip area to specific cutting forces in each cutting instance. Specific cutting forces are one of the important factors for cutting force predication and have unique value according to workpiece materials. Chip area in two dimensional cutting is simply calculated using depth of cut and feed, but not simply obtained in three dimensional cutting such as milling due to complex cutting mechanics. In ball-end milling, machining is almost performed in the ball part of the cutter and tool radius is varied along contact point of the cutter and workpiece. In result, the cutting speed and the effective helix angle are changed according to length from the tool tip. In this study, for chip thickness model analysis, tool and chip geometry are analyzed and then the definition of chip thickness and estimation method are described. The resulted of analysis are verified by compared with geometrical simulation and other research. The proposed chip thickness model is more precise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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