This paper presents a tool-path generation methods for an automated robotic system for skull drilling, which is performed to access to some neurosurgical interventions. The path controls of the robotic system are classified as move, probe, cut, and poke motions. The four motions are the basic motion elements of the tool-paths to make a hole on a skull. Probing, rough cutting and fine cutting paths are generated for skull drilling. For the rough cutting path circular paths are projected on the offset surfaces of the outer top and the inner bottom surfaces of the skull. The projected paths become the paths on the top and bottom layers of the rough cutting paths. The two projected paths are blended for the paths on the other layers. Syntax of the motion commands for a file format is also suggested for the tool-paths. Implementation and simulation results show that the possibility of the proposed methods.
In micro-drilling of brittle materials including glass, cracks occur at the exit surface. In drilling glass, the main type of crack is cone crack. Cone crack is generated by thrust force acting at the bottom surface of the workpiece. Cone crack size could be reduced by changing cutting conditions, but cone crack still existed. Two methods were proposed to prevent crack formation and perfect hole shapes were obtained. One method is attaching two glass plates with water and the other method is constraining two glass plates. The proposed methods eliminated tensile stress acting on the exit surface of glass and prevented crack propagation.
Graphene nanoplatelet (GNP)-reinforced alumina ($Al_2O_3$) is a promising material for micro-partapplications, particularly micro-nozzle shapes, because of its excellent wearresistance. In this study, a $Al_2O_3$/GNPcomposite with 15 vol% graphene nanoplatelets (GNP) was highly densified and fabricated via spark plasma sintering for micro-electrical discharge drilling (Micro-ED drilling) and the wear resistance property of the composite is evaluated via the ball-on-disk method. In addition, the diameter and shape of the micro-electrodes machined by wire electrical discharge grinding (WEDG), block electrical discharge grinding (BEDG), and new linear block moving electrical discharge grinding (LBMEDG) methods are systematically compared and analyzed to observe the micro-hole machining in the micro-ED drilling of the $Al_2O_3$/15vol% GNP composite.
The use of advanced composite materials has grown in recent years in aerospace and other structures. Out of various kinds of repairing methods the one selecteh for this study is an idealized case which simulates a situation where a damaged laminate has been repaired by drilling a hole and therefter plugging the hole with reinforcement. Two typesof reinforcement are investigated ;adhesively bonged plug reinforcement or snug-fit unbonded plug in the hole. For each case of reinforcement, four different sizes of hole diameter and three types of reinforcing material(steel, aluminum, plexiglass) are employed for investigation. The experiment are mainloy forced on the evaluation of ultimate strength of laminate with reinforced hole in comparison to its counterpart with the open hole.
Overbreak or underbreak is one of the most important factors in evaluation the results of a tunnel blasting. Overbreak, which depends on the quality of rock, the type and quantity of explosives, and the method and condition of drilling, has been a target of challenge to many blasting engineers as it is connected with economic directly. Drilling is generally known as a primary one of overbreak producing factors. So, This study presented the practical solution to reduce overbreak, which was caused by drilling, through the analyses of how to make a drilling process accurate and how to evaluate the effect of each drilling method. Thus, this solution would give a quantitative analysis of overbreak and provide the information of how to reduce the quantity of overbreak. Moreover, for verifying this solution, we applied it to a tunnel project and then have found out that the quantity of overbreak decreased to approximately 10-40% compared with the previous way of overbreak control.
대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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pp.652-656
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2002
The HDM(Hole Drilling Method) is a relatively simple and accurate method in measuring residual stress of welded metal. Various methods of evaluating residual stress are studied in welding field. The method of cutting holes on the plate much affects the accuracy of result. Especially for the hard material like stainless steel difficult to cut preciously is difficult to measure residual stress on welded metal. Because heat conduction of stainless steel is lower than other general steel, the magnitude of residual stress might be different as to changing of welding conditions. Therefore, The distribution of residual stress on the STS304 steel after welding using HDM is evaluated in this paper.
A review was performed on fatigue life prediction and strength evaluation of shot peened parts. Fatigue strength of machine parts can be improved by shot peening due to compressive residual stresses on such parts. Compressive residual stress cannot be uniquely define by peening intensity. Several measuring methods of residual stress and the principle of hole drilling method are presented. Exploratory measurement of residual stress was performed on the shot peened SM35C plate with the hole drilling method. Fatigue life and failure location of shot peened parts under bending load can be predicted by a damage parameter which is incorporated with material properties, residual stress, and applied stress conditions. Some method are presented to predict the fatigue strength of shot peened parts at any given life. Shot peening gives its full benefit to the notched machine parts of high strength steels.
Residual stresses causing stress corrosion cracking (SCC) of thin-walled steam generator U tubes were investigated. The residual stresses were measured by hole drilling methods, and the applied stresses resulting from the internal pressure and the temperature gradient in the steam generator were estimated theoretically. In U-bent regions, the residual stresses at extrados were induced with compressive stress(-), and its maximum value reached -319MPa in axial direction at $\phi$= $0^{\circ}$ in position. Maximum tensile residual stress of 170MPa was found to be at the flank side at position of $\phi$= $90^{\circ}$, i.e., at apex region. Hoop stress due to the pressure and temperature differences between primary and secondary side were analyzed to be 76 MPa and 45 MPa, respectively.
Out of all metal-cutting processes, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. In this paper, the vision system of the sensing methods of drill flank wear on the basis of image processing is used to detect the wear pattern by non-contact and direct method and get the reliable wear information about drill. In image processing of acquired image, median filter is applied for noise removal. The vision flank wear area of the drill was measured. Backpropagation neural networks (BPns) were used for no-line detection of drill wear. The neural network consisted of three layers: input, hidden and output. The input vectors comprised of spindle rotational speed, feed rates, vision flank wear, thrust and torque signals. The output was the drill wear state which was either usable or failure. Drilling experiments with various spindle rotational speed and feed rates were carried out. The learning process was peformed effectively by utilizing backpropagation. The detection of the abnormal states using BPNs achieved 96.4% reliability even when the spindle rotational speed and feedrate were changed.
The in-situ stresses of concrete are an essential index for assessing the safety performance of concrete structures. Conventional methods for pore pressure release often face challenges in selecting drilling ring parameters, uncontrollable stress release, and unstable detection accuracy. In this paper, the parameters affecting the results of the concrete ring hole stress release method are cross-combined, and finite elements are used to simulate the combined parameters and extract the stress release values to establish a training set. The GridSearchCV function is utilized to determine the optimal hyperparameters. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (R2) are used as evaluation indexes to train the gradient boosting decision tree (GBDT) algorithm, and the other three common algorithms are compared. The RMSE of the GBDT algorithm for the test set is 4.499, and the R2 of the GBDT algorithm for the test set is 0.962, which is 9.66% higher than the R2 of the best-performing comparison algorithm. The model generated by the GBDT algorithm can accurately calculate the concrete in-situ stresses based on the drilling ring parameters and the corresponding stress release values and has a high accuracy and generalization ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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