Two-step neural network is designed for determining electrical discharge machining parameters in low erosion. The first neural network, which is used as a classification network, checks whether the current conditions are appropriate to electrical discharge machining in low tool erosion. If the conditions are appropriate to EDM in low erosion, suitable EDM parameters are generated by the second neural network. Theoretically known EDM conditions are produced and also utilized for training the second neural network. The trained neural network is tested how well suitable EDM machining conditions are generated under unknown machining situations Experimental result shows that the proposed two-step neural network approach could be effectively used for determining EDM parameters in low tool erosion. The results also have a practical contribution to EDM area in that it could be applied for maintaining low tool wear as well as obtaining maximum machining rates simultaneously.
Micro-EDM is generally used far machining micro 3-D structure. For micro-EDM, first of all, micro-electrode fabrication is needed and WEDG system is proposed for tool electrode fabrication method. When tool electrode is fabricated using WEDG system, its characteristics are under the control of many EDM parameters. Also relations between the parameters affect electrode fabrication. In this study, experiments are carried out to analyze effects of EDM parameters on micro-electrode fabrication. Experimental method and analysis are used to experimental design method. Factors used in experiments are composed of applied voltage, capacitance, wire feed rate, spindle rotating speed, machining time. As a result of experiments, wire feed rate, machining time and capacitance is proportional to gap distance(material removal), the other parameters(applied voltage, spindle rotating speed) and relations between the parameters have little influence on machining.
Abedi, Esmail;Daneshmand, Saeed;Karimi, Iman;Neyestanak, A. A. Lotfi
Journal of Electrochemical Science and Technology
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제6권4호
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pp.131-138
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2015
Electrical discharge machining is an unconventional machining process in which successive sparks applied to machine the electrically conductive materials. Any changes in electrical discharge machining parameters lead to the pieces with distinct surface roughness. The electrical discharge machining process is well applied for high hardness materials or when it is difficult to use traditional techniques to do material removing. Furthermore, this method is widely applied in industries such as aerospace, automobile, molding, and tool making. CK45 is one of the important steels in industrial and electrical discharge machining can be considered as a proper way for its machining because of high hardness of CK45 after thermal operation of the electrical discharge machining process. Optimization of surface roughness as an output parameters as well as electrical discharge machining parameters including current, voltage and frequency for electrical discharge machining of CK45 has been studied using copper tools and kerosene as the dielectric. For such a purpose and to achieve the precise statistical analysis of the experiment results design of experiment was applied while non linear regression method was chosen to assess the response of surface roughness. Then, the results were analyzed by means of ANOVA method and machining parameters with more effects on the desired outputs were determined. Finally, mathematical model obtained for surface roughness.
Ball screw systems are largely used in industry for motion control and motor applications. But the problem of noise, which really perplexes us, is highly correlated with the quality in ball screw systems all the way. In this paper, machining process parameters were evaluated in respects of technique, business, produce and quality to verify which impact influences the noise most. In order to adjust and compare, two comparison groups were set with the present parameters bench mark. Different ball screws were produced as specimens for the noise tests. Through comparing the noise performance of different parameters in the machining process respectively, a group of optimized machining process parameters were obtained. Another noise test was proceeded to know how noise performance was improved by optimizing the machining process parameters. At last, surface roughness tests have been done to know how surface roughness improved by optimization. The improvement of surface roughness is the main factor influences the noise performances.
Electrical Discharge Machining, with its ability to machine hard metals and tough shapes has become a very desirable process. In the past few years, Electrical Discharge Machining (EDM) has been solidly established in tool-room and large-scale production. However, in spite of its indispensability in many areas of metal removal applications, the theoretical basis of EDM process is yet to be established. More importantly, the information regarding essential technology parameters such as machining rate and resulting surface roughness integrity, has not been raised to the level of a general technical science. The paper presents a method, which can be determining approprate machining parameters for the given parameters such as electrode wear and surface roughness based on machining guideline utilizing neural networks.
The objective of this research study is to investigate the optimal process parameters of electrical discharge machining (EDM) on SCM440 steel with copper as a tool electrode. The effect of various process parameters on machining performance is investigated in this study. Modern ED machinery is capable of machining geometrically complex or hard material components, that are precise and difficult-to-machine such as heat treated tool steels, composites, super alloys, ceramics, etc. This paper reports the results of an experimental investigation by Taguchi method carried out to study the effects of machining parameters on material surface roughness in electric discharge machining of SCM440 steel. To predict the optimal condition, the experiments are conducted by using Taguchi's L27 orthogonal array. The work material was ED machined with copper electrodes by varying the pulsed current, pulse on-time, voltage, servo speed and spark speed. Investigations indicate that the surface roughness is strongly depend on pulsed current.
This paper presents a method for determining machining parameters in 3-dimentional electrical discharge machining(EDM). The parameters are the peak value of currents, the pulse-on time, and the pulse-off time. It is known that they influence the performance of EDM more than the other else. The parameters are determined from the discharge area between a tool electrode and a work piece. The discharge area is directly influenced by the geometry of a tool surface and the tool discharge position. The discharge area on a tool discharge position is calculated from intersection curves between the tool surface and a horizontal plane. The grid search method is applied to determine the intersection curves. An example is introduced to show that the machining parameters are obtained from the surface geometry of a tool electrode.
A micro end mill is one of the precise tools used in machining ultra-precision products such as microchannel and micropatterned mold. To achieve the required precision of these products, several studies investigated the cutting force, burr formation, and burr generation mechanism of micro end mills; however, there are few studies on the alignment of micro tools, which is the foundation of machining. Hence, in this investigation, relation expressions were derived to determine the relation between the misalignment parameters and the machining accuracy. At the same time, the effect of the machining parameters was analyzed using a multiple linear regression analysis and the analysis of variance. The results indicate that the tilting angle of a micro tool has more influence on the machining accuracy than other parameters.
본 논문은 초음파 가공에 의한 용착성을 가공조건의 영향에 관하여 나타내었다. 한파장 혼의 최적화를 이용한 Ni-Cu 이종금속 박판의 용착성 평가는 초음파 가공 방법을 이용하여 확인된다. 초음파 가공변수 설정에 따른 인장시험을 통한 최적의 용착조건을 제시하였으며 SEM 사진과 EDX-ray 분석에 의한 용착성을 평가하였다. 실험적 연구는 초음파 가공 후 인장강도의 측정, SEM사진 분석으로 수행된다. 또한 가공시간, 가압력, 진폭의 가공변수들은 본 연구에 적용되었다.
This paper presents a methodology for determining machining conditions in Electric Discharge Wire-Cut. Unification of two phase neural network approach with an automatic generation of machining parameters is designed. The first phase neural network, which is 1 to M backward-mapping neural net, produces approximate machining conditions. Using approximate conditions, all possible conditions are newly created by the proposed automatic generation procedure. The second phase neural net, which is a M to 1 forward-mapping neural net, determines the best one among the generated candidates. Simulation results with ANN are given to verify that the presenting methodology could apply for determining machining parameters in Electric Discharge Wire-Cut.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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