The increasing level of demand for multi-tasking machines requires a saddle with an ultra-precise machining accuracy level of $15{\mu}m$, as such a saddle is one of the main components of these machines. The manner of achieving ultra-precise machining accuracy mainly depends on the fixed forces. In this paper, we optimized the number of contact points and the contact positions to reduce the deformation of the saddle while it is machined. The performance levels of the proposed optimal jig and fixture are determined by measuring the flatness, parallelism and perpendicularity of a machined saddle. The machining accuracy is found to be lower than $15{\mu}m$ at all measured points.
This paper proposes the look ahead algorithm with the trapezoidal velocity trajectory in each G-code block. The algorithm requires the information on the length of next trajectories and the connecting angle between each trajectiories. A method of generating the maximum corner velocity upon the connecting angle within the machining tolerance is developed and applied to the look ahead algorithm. Simulations and experiments witha machining center show the effectiveness of the methodology.
The purpose of this paper is to establish an effective inspection system by using OMM (On-Machine Measurement) system based PC-NC. This system can reduce manufacturing lead time because part is inspected each process. Inspection process planning is accomplished by determining the number of measuring points, their location, measuring path using fuzzy logic, Hammersley method, traveling salesperson problem. Inspection with contacted sensor improve quality as inspection feature is developed to based machining feature. This method is tested by simulation and experiment, then analyzed measuring data and geometry tolerance.
This paper presents a new method for assessing the efficiency of production process plans using tolerance chart to lower production cost. The tolerance chart is used to predict the accuracy of a part that is to be produced following the process plan, and to carry out the quantitative measurement on the efficiency of the process plan. By comparing the values of design tolerances and their corresponding resultant tolerances calculated using the tolerance chart, the process plan that is incapable of satisfying the design requirements and the faulty production operations can be identified. Similarly, the process plan that imposes unnecessarily high accuracy and wasteful production operations can also be identified. For the latter, a quantitative measure on the efficiency of the process plan is introduced. The higher the unnecessary cost of the production, the poor is the efficiency of the process plan. A coefficient is introduced for measuring the process plan efficiency. The coefficient also incorporates two weighting factors to reflect the difficulty of manufacturing operations and number of dimensional tolerances involved. To facilitate the identification of the machining operations and the machined surfaces, which are related to the unnecessarily tight resultant tolerances caused by the process plan, a rooted tree representation of the tolerance chart is introduced, and its use is demonstrated. An example is presented to illustrate the new method. This research introduces a new quantitative process plan evaluation method that may lead to the optimization of process plans.
Traditionally, machining process sequence was influenced and constrained by the design information obtained from CAD data base, i.e., class of operations, geometric shape, tooling, geometric tolerance, etc. However, even though all the constraints from design information are considered, there may exist more than one way to feasibly machine parts. This research is focused on the integrated problem of operations sequencing and machine tools selection in the presence of the product mix and their production volumes. With the transitional costs among machining operations, the operation sequencing problem can be formulated as a well-known Traveling Salesman Problem (TSP). The transitional cost between two operations is expressed as the sum of total machining time of the parts on a machine for the first operation and transportation time of the parts from the first machine to a machine for the second operation. Therefore, the operation sequencing problem formulated as TSP cannot be solved without transitional costs for all operation pairs. When solved separately or serially, their mutual optima cannot be guaranteed. Machining operations sequencing and machine tool selection problems are two core problems in process planning for discretely machined parts. In this paper, the interrelated two problems are integrated and analyzed, zero-one integer programming model for the integrated problem is formulated, and the solution methods are developed using a Tabu Search technique.
Strength and displacement of jig body in index machine utilized for multiprocess machining such as drilling, boring and tapping, etc, at the same time were analyzed by the use of finite element analysis soft ware ANSYS 5.2A. The whole geometry was constructed by 4048 elements and 7016 nodes employing 8 node brick element. The analyses were carried out on five loading cases combining vertical and horizontal machining to simulate the case occurring large displacement and the one occurring small displacement one and provided following conclusions. (1) Jig body had sufficient strength because its safety factor was 6.95 even in the most severe loading case. (2) The largest displacement in Z direction was 549 m and that in radial direction was 43.7 m. (3) In order to reduce the displacement, vertical machining rather than horizontal or two or three processes should be adopted in the same station. (4) Alternate change of horizontal machining direction at consecutive stations can reduce the displace ment. (5) The dimension of the slider should be increased to reduce the displacement by the tolerance in the sliding part. (6) A bypass idle piston head needs to be installed to give a counterpart supporting load from opposite direction for a single horizontal machining case.
In modern industry, the machining process is very important for manufacturing various products. More than 80% of machining processes apply rough cutting. The target of this study is to establish the optimal condition of rough cutting using trochoidal motion for improving productivity. For research, the range of cutting conditions is defined by trochoidal motion. The cutting time and tolerance are measured and evaluated according to the cutting conditions of machining. Experimental data are utilized for comparing trochoidal motion and contouring. It is found that the cutting time of trochoidal motion is two times less than that of contouring with optimal cutting conditions. To conclude, trochoidal motion for rough cutting under appropriate cutting conditions improves productivity and shortens processing time significantly.
Generally, it is very difficult to inspect geometric shape of large 2D objects after machining. To maintain the accuracy for inspection, a robot vision is used to divide overall shape into several enlarged images, and image processing technique is applied to acquire one minute geometric contour. The inspection is to compare the NC data with the measured contour data by the vision system, and the algorithm is to rotate to minimize the maximum deviation after coinciding two geometric centers. This paper experimentally shows that the proposed algorithm is very useful for inspection of large machined objects.
This paper deals with the experimental research, including measurement and analysis and field survey, on the causes of occurring noise defective gear boxes in hoist production plant in order to reduce the fraction of their occurrence. In this reserch following investigations are performed : measurement and gear-boxes, examination of each machining process of production, measurement and analysis of dimensional accuracy of each part, comparative vibration test with exchanging inaccurate parts. From these investigations, it is found that the machining accuracy of pinion gear tooth thickness is the most sensitive factor of noise problem. By maintaining the tooth thickness error within 0.05 mm tolerance in the gear cutting process, the fraction of noise defective gear-boxes are greatly reduced to less than 2%, where the usual rate of it has been 20-50%.
This paper describes a procedure of generating economic cutter-location(CL) data for the machining of sculptured surfaces on a multi-axis NC milling machine. Measures of economy are the machining time (cutter move distance) and the length of NC tape (number of CL data points). The presented procedure minimizes both the number of CL data and the total distance of cutter moves, for a given cutter (spherical end-mill) size and parameteric cutting direction, while satisfying given tolerance requirements. The procedure has been implemented in FORTRAN for a smooth composite Bezier surface. The maximum allowable cutter size is calculated by the program so that a user can choose a cutter size. CL data can be generated in both parametric directions u and v. Experimental results show that there are significant differences between the parametric directions, and that cutter size should be as large as possible in order to minimize the cutting time and NC tape length.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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