Al alloys are useful materials having high specific strength and are used in machining of parts having thin-walled structures for weight reduction in aircraft, automobiles, and portable devices. In machining of thin-walled structures, it is difficult to maintain dimensional accuracy because machining deformation occurs because of cutting forces and heat in the cutting zone. Thus, cutting conditions and methods need to be investigated and cutting signals need to be analyzed to diagnose and minimize machining deformation and thereby enhance machining quality. In this study, an investigation on cutting conditions to minimize machining deformation and an analysis on characteristics of cutting signals when machining deformation occurs are conducted. Cutting signals for the process are acquired by using an accelerometer and acoustic emission (AE) sensor. Signal characteristics according to the cutting conditions and the relation between machining deformation and cutting signals are analyzed.
In this study, we introduce research aimed at minimizing machining errors without compromising productivity by compensating for the machining errors caused by tool deformation. Our approach experimentally establishes the direct correlation between cutting depth and machining error, and creates predictive models using mathematical functions. This method allows for the prediction of compensated cutting depths to obtain the desired cutting profiles, thereby maximizing the compensation of machining errors in the cutting process.
This study employs molecular dynamics simulations to investigate the material behavior of workpieces in waterjet machining processes. To gain fundamental insights into waterjet machining, simulations were conducted using pure water, excluding abrasive particles. The simulation model comprised thousands of water molecules interacting with a single crystal metal workpiece. Water molecule clusters were imparted with various velocities to initiate collisions with the metal workpiece. The material behavior of the metal surface was analyzed with respect to the applied velocity conditions, considering the intricate interplay between water molecules and the workpiece at the atomic scale. The results demonstrated that the machining of the metal workpiece occurred only when water molecules were endowed with velocities above a certain threshold. In cases where energy was insufficient, the metal workpiece exhibited a slight increase in surface roughness due to mild plastic deformation, without undergoing substantial material removal. When machining occurred, the ejection of material revealed a 3-fold symmetric pattern, confirming that material removal in waterjet machining of the metal workpiece is primarily driven by plastic deformation-induced material ejection. This research provides crucial insights into the mechanisms underlying waterjet machining and enhances our understanding of material behavior during the process. The findings can be valuable in optimizing waterjet machining techniques.
The present study develops a method for directly measuring the temperature field in the primary deformation zone with a high spatial resolution during 2-D orthogonal machining. This is enabled by the use of a high-speed, charge-coupled device (CCD) based, infra-red (IR) imaging system which allows characteristics of the temperature field such as the location and magnitude of the highest temperature and temperature gradient in the primary deformation zone to be identified. Based on these data, the relation between the machining temperature and the cutting conditions is investigated.
This paper describes the effects of thermal deformation in electromagnetic chuck on the grinding accuracy. Gringing process is the last machining process and decisive in saving past other machining cost. The thermal deformation of grinding machine is unavoidable and affect seriously ginding accuracy. The thermaldeformation of electromagnetic chuck is one of important thermal problems. Heat generation of magnetic chuck is analyzed and measured. The temperature disturibution in chuck is elliptical form with high temperature in center of chuck. The thermal deformation form of chuck is changed with time to mountain form. The grinding experiment shows that the thermal deformation of magnetic chuck influence strongly machining accuracy as much as the headstock
It can be acquired the high effective productivity through of high speed, precision of machine tools, and then, machine tools will be got a competitive power. Industrially advanced countries already developed that the high speed feed is 60m/min using the high speed ball screw. Also, a lot of problems have happened the feed drive system. It is necessary to study about the characteristics of thermal deformation played a more critical role than static stiffness and dynamic rigidity in controlling the level of machining accuracy. In spite of the improving the thermal deformation characteristics of machine tools at the design stage, there are always some residual errors that have to be compensated for during machining. In this study, thermal deformation error automated compensation device with multiple linear regression is proposed that thermal deformation error can be eliminated at the machining stage. The developed device has been practically applied to the feed drive unit.
Laser-assisted machining uses primarily laser power to heat the local area before the material is removed. It not only efficiently reduces the cutting force during the manufacturing process but also improves the machining characteristics and accuracy with regard to difficult-to-machine materials. The prediction of relative deformations between the cutting tool and workpiece is important to improve the accuracy of machined components. This paper presents the deformation errors caused for a cylindrical workpiece by thermal effects in the laser-assisted machine tool using finite element method. The results can be used to increase the cutting accuracy by compensating thermal distortion prior to laser-assisted machining.
The mold industry is competitive, and mold should be processed under optimal conditions for efficient processing. However, the cutting conditions of the ball-end mill, which are a major factor in mold processing, are mostly set empirically, and considerable research is required for increasing the tool life and processing accuracy. In this study, a tool dynamometer and an eddy current sensor were used along with NI-DAQ, a data acquisition device, to obtain characteristic values of the cutting force and tool deformation during the ball end-mill machining of inclined surfaces at a machining center. The cutting force and tool deformation were measured in an experiment. It was found that the tool received the greatest cutting force at the end of the machining process, and the deformation of the tool increased rapidly. Furthermore, the cutting force tended to increase with the angle and number of rotations. The deformation increased rapidly during the machining of a 45° inclined surface.
The biggest factors, which lower the machining accuracy of machine, are thermal deformation and chatter vibration. In this article, we introduce the development case of a device and technology that can automatically compensate thermal deformation errors of machine during long-time processing on the machine tool's CNC (Computerized Numerical Controller) in real time. In machine processing, the data acquisition of temperature signal in real time and auto-compensation of the machine origin of machine tools depending on thermal deformation have significant influence on improving the machining accuracy and the rate of operation. Thus, we attempts to introduce the related contents of the development we have made in this article : The development of a device that embedded the acquisition part of temperature data, linear regression to get compensation value, compensation model of neural network and a system that compensates the machine origin of machine tool automatically during manufacturing process on the CNC.
The biggest factors that lower the machining accuracy are thermal deformation and chatter vibration. In this article, we introduce the study case of technology that can automatically compensate the errors of these factors of a machine during processing on the machine tool's CNC(Computerized Numerical Controller) in real time. This study is related to the detection and compensation of thermal deformation and chatter vibration that can compensate for faster and produce processed goods with more precision by autonomous compensation. In addition, this study is related to the active control of vibration during machining, monitoring of cutting force and auto recognition of machining axes origin. Thus, we attempt to introduce the related contents of the development we have made in this article.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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