This paper presents the experimental results of relationship between the machinability and environmental consciousness due to cutting fluid atomization in machining process. Even though cutting fluid improves the machined part quality through the cooling and lubracating effects, its environmental impact is also increased according to the cutting fluid usage. Cutting tool wear is one of criterion for deciding the machinability. A few turning operations were performed to know the qualitative effectiveness of cutting fluid to tool wear improvement. This research can be used as a basis for environmental impact analysis on the shop floor. It can be also facilitate the optimization of cutting fluid usage in achieving a balanced consideration of productivity and environmental consciousness.
Dynamic job shop environment requires not only more flexible capabilities of a CAPP system but higher utility of the generated process plans. In order to meet the requirements, this paper develops an algorithm that can select machines for the machining operations to be performed by predicting the machine loads. The developed algorithm is based on the multiple objective genetic algorithm that gives rise to a set of optimal solutions (in general, known as Pareto-optimal solutions). The objective shows a combination of the minimization of part movement and the maximization of machine utility balance. The algorithm is characterized by a new and efficient method for nondominated sorting, which can speed up the running time, as well as a method of two stages for genetic operations, which can maintain a diverse set of solutions. The performance of the algorithm is evaluated by comparing with another multiple objective genetic algorithm, called NSGA-II.
An industrial product is designed and fabricated, followed by the inspection process in order to check whether it is dimensionally tolerable or not. The machining process produces a part such as a mold or die, in which the three-dimensional coordinate might be measured by a CMM (Coordinate Measuring Machine) for assessment of its dimension. It is not ignorable, however, that a CMM measurement requires a lot of operating time and cost, which has led to many studies on the OMM system. The OMM system can be categorized into contact and non-contact types, and each of which has its own strengths and weaknesses. Non-contacting types generally utilize structured lights, sounds or magnetic fields. Though they show rather poor performance in positional accuracy, the measuring speed is faster than the contacting probes. This paper presents the development of an OMM system based on a non-contacting laser displacement sensing apparatus and CAD model. The system is composed of software modules of center-aligning and measuring, which has been operated and verified on a NC machining center on a shop floor.
Disruptions in manufacturing systems caused by system changes and disturbances such as the tool wear, machine breakdown, malfunction of transporter, and so on, reduce the productivity and the increase of downtime and manufacturing cost. In order to cope with these challenges, a new method to build an intelligent manufacturing system with biological principles, namely an ant colony inspired manufacturing system, is presented. In the developed system, the manufacturing system is considered as a swarm of cognitive agents where work-pieces, machines and transporters are controlled by the corresponding cognitive agent. The system reacts to disturbances autonomously based on the algorithm of each autonomous entity or the cooperation with them. To develop the ant colony inspired manufacturing system, the disturbances happened in the machining shop of a transmission case were analyzed to classify them and to find out the corresponding management methods. The system architecture with the autonomous characteristics was generated with the cognitive agent and the ant colony technology. A test bed was implemented to prove the functionality of the developed system.
Job shop manufacturing environments are using the concept of cellular manufacturing systems(CMS) which has several advantages in reducing production lead times, setup times, work-in-process, etc. Utilizing the similarities between cell-machine, part-machine, and the shape/size of parts, CMS can group machines and parts resulting in improved efficiency of this system. However, when grouping machines and parts in machine cells, there inevitably occurs exceptional elements(EEs), which can not operate in the same machine cell. Minimizing these EEs in CMS is a critical point that improving production efficiency. Constraints in machine duplication cost, machining process technology, machining capability, and factory space limitations are main problems that prevent achiving the goal of maintaining an ideal CMS environment. This paper presents an algorithm that minimizes EEs under the constraints of machine duplication cost and factory space limitation. Developing exceptional operation similarity(EOS) by cell-machine incidence matrix and part-machine incidence matrix, it brings the machine cells that operate the parts or not. A mathematical model to minimize machine duplication is developed by EOS, followed by a heuristic algorithm in order to reflect dynamic situation resulting from minimizing exceptional elements process and the mathematical model. A numerical example is provided to illustrate the algorithm.
Geometric cutting-simulation and verification play an important role in detecting NC machining errors in mold & die manufacturing and thereby reducing correcting time & cost on the shop floor. Current researches in the area may be categorized into view-based, solid-based, and discrete vector-based methods mainly depending on workpiece models. Each methodology has its own strengths and weaknesses in terms of computing speed, representation accuracy, and its ability of numerical inspection. The paper proposes a hybrid modeling scheme for workpiece representation with z-map model and discrete vector model, which performs 3-axis and 5-axis cutting-simulation via tool swept surface construction by connecting a sequence of silhouette curves.
This study presents a plant concept design for a smart factory which is mainly targeted to machine airplane parts. The plant layout is based on the TOC-DBR approach together with autonomous distributed factory control considered, while discrete event simulation is also performed in order to validate its layout. The resulting layout and its procedure turn out to be quite a useful guideline in realizing those smart factories especially for machining-oriented manufacturing industries.
Applications of the deep hole drilling process can be found in many industries ranging from large aerospace manufacturer to small tool and die shop. Deep hole drilling process with small diameter generally requires high quality and accuracy. But problems which may arise or result from the deep hole drilling process include drill breakage, the generation of a finished part surface which does not satisfy required quality, and process instability. To guaranty the required machining quality and accuracy, it is important to understand and improve the deep hole drilling process. In this study, deep hole drilling experiments using tingle edge drill with small diameter under 2mm have been carried out for difficult to cut materials such as C42CrMo4 and C45pb and the experimental results were analyzed. Feed force and torque versus feed showed linear relationship in both materials. The feed force and torque are decreased as cutting speed is increased but the trends are not uniform in C42CrMo4.
Generating NC-code from 3D part model needs a lot of effort to make many decisions, including machining area, tool change data, tool data, cutting condition, etc., by using either manual or computer aided method. This effort can be reduced by integration of automated process planning and NC-code generation. In case of generating NC code with a help of the process planning system, many data mentioned from the process planning can be used. It means that we can create NC-code about a full part. In this study, integration of FAPPS(Feature based Automatic Process Planning) with a NC-code generating module is described and additional data to adapt NC-code for machine shop is discussed.
In this paper, a load balancing problem among operators is considered, when one or more identical machines can be assigned to an operator. The operations of a job are separated into three categories : machine-controlled elements, operator-controlled elements and machine/operator-controlled elements. Machining or forming operations are included into the first category. The second category includes inspection and moving to another machine, and the last category includes setup and loading/unloading operation. The objective is to balance the workloads among operators under the constraints of available machine-time and operator-time. A hierarchical heuristic solution procedure is suggested for allocating jobs to each machine and allocating machines to each operator. The performance of the algorithm is evaluated with various data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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