Nano-wear behavior of amorphous carbon films was studied by Atomic Force Microscopy. The a-C films are deposited on Si(100) substrate by DC magnetron sputtering method. The influences of different surface roughness on the nano-wear are investigated. Nano-wear tests were carried out using a very sharp diamond coated tip. Its spring constant was 1.6 N/m and radius of curvature was 110 nm. Normal force used in the wear tests ranged 0 to 400 nN. It was found that surface depression occurred during scratching because of plastic deformation and abrasive wear (cutting St ploughing). Wear depth increased linearly with normal force. Changing the surface roughness variables according to the bias pulse control, the less surface roughness decreased the wear depth. The thickness did not affect the wear resistance.
Asymmetric cylinders are usually used as an actuator of active suspensions. Since the force is influenced not only by the control but by the road roughness, force control is needed to track the desired force. But the conventional error feedback control treats the valve-cylinder dynamics at its operating point and many use the symmetric model which differ in all respects. We adopt an asymmetric cylinder model and apply a feedback linearization method for the force control to compensate both the valve nonlinearities and the effects of the road roughness.
The increase of consumer needs for quality metal cutting related products with more precise tolerances and better product surface roughness has driven the metal cutting industry to continuously improve quality control of metal cutting processes. In this paper, two different approaches are discussed. First, design of experiments (DOE) is used to determine the significant factors and then fuzzy logic approach is presented for the prediction of surface roughness. The data used for the training and checking the fuzzy logic performance is derived from the experiments conducted on a CNC milling machine. In order to obtain better surface roughness, the proper sets of cutting parameters are determined before the process takes place. The factors considered for DOE in the experiment were the depth of cut, feed rate per tooth, cutting speed, tool nose radius, the use of cutting fluid and the three components of the cutting force. Finally the significant factors were used as input factors for fuzzy logic mechanism and surface roughness is predicted with empirical formula developed. Test results show good agreement between the actual process output and the predicted surface roughness.
In this study, the influence of various factors on surface roughness was investigated using the Taguchi experimental method through high-speed machining processing. Feed rate, pitch, tool diameter, and depth of cut are widely applied to high-speed machining conditions for mold production. Each of these factors was implemented and classified into three levels; then, after high speed machining, surface roughness was measured, the S/N ratio was analyzed, and the influence on the surface roughness of control factors was analyzed quantitatively by ANOVA. Using this information, a mathematical model for predicting surface roughness was derived from multiple regression analysis. This mathematical model enables the surface roughness value after high-speed machining to be predicted at the production stage, before machining, for a wide range of machining conditions.
The success of an implant is determined by its integration into the tissue surrounding the biomaterial. Surface roughness is considered to influence the behavior of adherent cells. The aim of this in vitro study was to determine the effect of surface roughness on Saos-2 osteoblast-like cells. Titanium disks, blasted with $75{\mu}m$ aluminum oxide particles and anodic oxidized and machined titanium disks were prepared. Saos-2 were plated on the disks at a density of 50,000 cells per well in 48-well dishes. After 1 hour, 1 day, 6 days cell numbers were counted. One day, 6 days after plating, alkaline phosphatase(ALPase) activity was determined. Compared to experimental groups, the number of cells was significantly higher on control group. The stimulatory effect of surface roughness on ALPase was more pronounced on the experimental groups than on control group. These results demonstrate that surface roughness alters proliferation and differentiation of osteoblasts. The results also suggest that implant surface roughness may play a role in determining phenotypic expression of cells.
The ideal surface roughness is obtained by tool geometry and feed rate in face milling. however actual surface roughness is affected by various factors such as cutting conditions. vibration and used tool. To improve the quality and productivity of the machining parts, lots of research on the evaluation of tool life and control of surface roughness has been required. Therefore, the width of flank wear, cutting force, and surface roughness are monitored to analyse the characteristics of surface roughness. This experimental investigation is mainly focused on the characteristics of surface roughness in multi-insert milling using TiN coated tool.
This paper presents results of monitoring grinding processes with on-the-machine measurement of surface roughness by using nux ratios of scattered lights. A compact, on-the-machine surface roughness sensor. which consists of a diodelaser and several optic units. is developed. The control unit is also developed. The developed sensor together with the controller is applied for monitoring grinding processes of two different grinding machines. Experimental results show that the nux ratios and their standard deviations measured by the developed sensor over the entire ground surface are useful for monitoring grinding conditions. In particular, the sensor and the control unit are proved to be useful for monitoring grinding processes in order to detect abnormal grinding conditions and dressing time.
The light pattern reflected from a machined surface contains some information like roughness and profile on the projected surface as expected in the Beckmann-Spizzichino model. In applying the theory into a real reliable measuring device, many parameters such as incident light power, wave length, spot size should be kept a constant optical value. However, the reflected light power is likely to change with the environmental noise, the variations of the light source, the reflectivity of the surface, etc. even though the incident light power is constant. In this study, a method for adjusting the incident light power to keep the reflected light power projected on a CMOS image sensor constant was proposed and a simple adjustment algorithm based on PI digital control was examined. Experiments verified that the proposed method made the surface roughness measurement better and more reliable even under variations of the height of light source.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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