Recently, the advanced industries using micro parts are rapidly growing. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from macro to micro parts. Also, the method of micro-grooving using micro endmilling is used widely owing to many merit, but has problems of precision and quality of products due to tool wear and tool fracture. This study deals with condition monitoring using acoustic emission(AE) signal in the micro-grooving. First, the feature extraction of AE signal directly related to machining process is executed. Then, the distinctive micro endmill state according to the each tool condition is classified by using the fuzzy C-means algorithm, which is one of the methods to recognize data patterns. These result is effective monitoring method of micro endmill state by the AE sensing techniques which can be expected to be applicable to micro machining processes in the future.
High speed milling experiment on the hardened mold steel (CALMAX at hardness of HRC 55) is carried out using small diameter ball endmills. Tool lift and wear characteristics under the various machining parameters are investigated Effect of dynamic runout on the wear of the tool is also studied. For most of the cases, catastrophic chipping of tool edge is not observed and uniformly distributed wear on the flank surface of the tool is obtained. It is found that lower rate of tool wear is obtained as the cutting speed is increased. Also, high pick feed rate is found to be more favorable in terms of the tool wear and material removal rate.
One of the most important technology in PA(Factory Automation) is to construct the diagnostic system for manufacturing process. To improve the productibility in the factory, the state of tools such as bite, drill, endmill should be monitored continuously. In this study, fuzzy logic was used to check the wear of drill in drilling process. The input variables to construct the fuzzy rules are cutting force and the rate of cutting force's change. The experiment was done with the fixed spindle speed and feed rate in cutting condition.
This paper deals with a prediction method of tool life in view of the reliability assessment. In this study, the flank wear was studied among multi-factors deciding the tool wear state. Firstly, tool lift was predicted by correlation between flank wear and cutting time, based on the extended Taylor tool life equation of turning data, including parameters of cutting speed, feed rate, and cutting depth. Secondly, each of cutting conditions of endmilling was equivalently converted to apply ball endmill data to the extended Taylor equation. The web-based reliability prediction program for tool lift is being developed as one of reliability assessment programs to for the machine tools.
The technique of high speed machining is widely studied in machining fields, because the high efficiency and accuracy in machining can be obtained in high speed machining. Unfortunately the development of tool fur high speed machining in not close behind that of machine tool. In this study, 10 types flat endmill is prepared for obtaining data according to tool shape. Especially, we concentrated in helix angle, number of cutting edge and rake angle. Cutting condition is selected for several experiments and measuring cutting farce, tool life, tool wear and chip shape according to cutting length. 3-axis cutting farces are acquired from the tool dynamometer with high natural frequency, as the conventional tool dynamometer (9257B, Kistler) has cannot measure the state of high frequency force. Particularly, we found out that the axial cutting force waveform has a good relation with tool wear features. And flow is interrupted at the beginning of cutting by the decrease of rake angle. By above results. it is suggested the endmill tool with 45$^{\circ}$helix angle, 6 cutting edge and -15$^{\circ}$rake angle is suitable for high speed machining.
Ultraprecision machining and MEMS technology have been taken more and more important position in machining of microparts. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from macro parts to micro products. Also, the method of micro-grooving using micro endmill is used widely owing to many merit, but has problems of precision and quality of products due to tool wear and tool fracture. This investigation deals with state monitoring using acoustic emission(AE) signal in the micro-grooving. Characteristic evaluation of AE raw signal, AE hit and frequency analysis for condition monitoring is presented. Also, the feature extraction of AE signal directly related to machining process is executed. Then, the distinctive micro endmill state according to the each tool condition is classified by the fuzzy C-means algorithm.
The technique of high speed machining is widely studied in machining fields, because the high efficiency and accuracy in machining can be obtained in high speed machining. Unfortunately the development of tool for high speed machining in not close behind that of machine tool. In this study, several types flat endmill is prepared for obtaining data according to tool shape. Especially, we concentrated in helix angle, number of cutting edge, rake angle and relief angle. Machinability is measured by cutting force, tool life, tool wear, chip shape and surface roughness according to cutting length. 3-axis cutting forces are acquired from the invented tool dynamometer for high speed machining. Particularly, we found out that the axial cutting force waveform has a good relation with tool wear features. By above results, it is suggested the endmill tool with $45^{\circ}$ helix angle, 6 cutting edge, $-15^{\circ}$ rake angle and $12^{\circ}$ relief angle be suitable for high speed machining
It is necessary to develop a new metal cutting technology which does not use cutting fluid, since cutting fluid can have undesirable effect on workers's health and working environment. For this to be possible, it is necessary to replace the conventional method of using cutting fluid, whose basic functions are removing chip and heat, and providing lubrication between tool and chip. In this work, cooled air is utilized in order to replace cutting fluid. Experiments were carried out while cutting workpiece with HSS flat endmill under a variety of supply conditions for cooled air. Also the performance characteristics of the air cooling system. which was built for the experiments, were carefully analyzed. For the reliable operation of air cooling system. moisture contained in the cooled air had to be removed before being supplied to the workpiece and tools. It was found that depending on the amount of its flow rate the temperature of cooled air changes at the time of injection from the nozzle. The flow rate of cooled air also plays an important role in removing the accumulated chip on the workpiece. After comparing the flank wear for the three cases of using cooled air, cutting fluid, and pure dry technique, it was demonstrated that the level of flank wear was similar for the cases of cooled air and cutting fluid. The pure dry technique, however, showed higher level of flank wear than cooled air.
An on-line monitoring system of endmill failure such as weal, chipping, and fracture is developed using AE, cutting force Characteristic variations of AE and cutting force signals due to endmill failure are identified as follows. When endmill fracture occurs, AE count rate shows a rapid Increase in conjunction with a subsequent decrease while a standard deviation of the principal cutting force Increases significantly. The increase of AE count rate precedes the Increase of standard deviation of principal cutting force. Chipping results in relatively small increase and decrease of AE count rate without any significant variation of the cutting force Gradual increase of AE count rate and mean principal cutting force are Identified to be related with the wear of cutter. A cutter fracture detection algorithm is developed based on the present results. The signals me normalized to enhance the applicability of the algorithm to Wide those of fresh cutters, and qualitative characteristics of AE signals encountered at the moment of fracture are employed. It is demonstrated that the algorithm can detect the cutter fracture successfully.
The objective of this research is to investigate the effect of clearance angle on cutting performance in high speed end milling operation. The tool geometry parameters have complex relationship with cutting process parameter. In order to explain the effect of clearance angle, 2D turning operation in lathe and end milling operations are performed. Tools with different clearance angles are manufactured. Cutting forces, machining accuracy and tool life are examined according to the change of clearance angle. As clearance angle increases, cutting force decreases and machining accuracy improves. But it has been proved that there exists the optimal clearance angle according to the diameter of end mill for maximum tool life which is measured by frank wear.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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