The in-process detection of the tool wear is one of the most important technologies in completely auto- matic operation of machine tool. In this research, using the tools having flank wear, the dynamic compo- nent of cutting forces is considered to be available for identifying the cutting process. In order to investi- gate this relation in detail, the cutting forces in turning of workpiece made of aluminum were measured by dynamometer of piezoelectric type, and the dynamic components of cutting force were analyzed. The fre- quency analysis, probability density analysis and RMS analysis of the dynamic components were carried out independently. Through the experiments, the characteristics of the tool system have a large effect on the dynamic component of cutting forces. As a result, it is shown that the dynamic cutting force was able to detect flank wear accurately.
A method and results of classification of four different metallic wear debris were presented by using their color features. The color image of wear debris was used far the initial data, and the color properties of the debris were specified by HSI color model. Particles were characterized by a set of statistical features derived from the distribution of HSI color model components. The initial feature set was optimized by a principal component analysis, and multidimensional scaling procedure was used fer the definition of a classification plane. It was found that five features, which include mean values of H and S, median S, skewness of distribution of S and I, allow to distinguish copper based alloys, red and dark iron oxides and steel particles. In this work, a method of probabilistic decision-making of class label assignment was proposed, which was based on the analysis of debris-coordinates distribution in the classification plane. The obtained results demonstrated a good availability for the automated wear particle analysis.
Understanding of wear mode and prediction of wear rate of parts in sliding contact are very important in field of meterial design relating with wear resistant. This paper has been undertaken to analyze the possibility of elucidation of wear mode and prediction of wear rate for annealed steel in sliding contact using the X-ray diffraction. The sliding wear test with various velocities using pin-on-disc machine and the X-ray diffraction test on the worn surface have been carried out. The results have been shown that the magnitude of residual stress and half-value breadth on the worn surface have a good correlation with wear mode. The difference between before and after test of half-value breadth on worn surface has been shown to be exponential relation with wear rate in the same wear mode.
This study aims to identify the factorial constructs of the relational benefits perceived by consumers of outdoor wear brands and their impacts on the consumers' trust in and satisfaction with outdoor wear brands. An online survey was conducted with females and males between the ages of 20 and 50 who have experienced buying outdoor wear brands. A total of 420 responses were analyzed by factor analysis, a reliability test, and multiple regression analysis. The results of this study were as follows: first, the results of factor analysis and the reliability test on the relational benefits perceived by outdoor wear brand purchasers clearly showed conceptual constructs that included informational benefits, social benefits, and psychological benefits. The sub-dimension of perceived relational benefits had significant effects on brand trust and satisfaction. Specifically, respondents revealed that they had higher brand trust if they felt psychologically comfortable, were offered useful information by outdoor wear brands, and had a favorable relationship with salespeople when they bought outdoor wear merchandise. Secondly, influences of perceived relational benefits on brand trust and satisfaction were not shown to differ depending on the congruity between outdoor wear brands and the purchaser's self-image. On the other hand, factors of perceived relational benefits revealed to differently have effects on brand trust and satisfaction depending on respondents' gender and age. Practical implications to understand outdoor wear target customers' relational benefits, self-image congruity and demographic characteristics and to enhance trust and satisfaction with outdoor wear brands are proposed.
The purpose of this study was to investigate lifestyle of male college students and their preference of casual wear style. A questionnaire consisted of 60 lifestyle items, 1 casual wear style-preference question and demographic variables was developed. Data were collected from questionnaires distributed to male college students of 7 universities located in the Daegu${\cdot}$Gyeongbuk area during August 2003. After eliminating incomplete questionnaires, 303 were analyzed by descriptive statistics, factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA, and $x^2-test$. As a result of factor analysis on lifestyle items, 8 factors were determined: consumption and fashion orientation, future preparation, social concern, a wide range of thought and experience, health orientation, independent spirit, masculinity, and family orientation. 4 groups were identified on the basis of these 8 factors and named as active pragmatic group, liberal empirical group, prospective self-supporting group, and social accommodative group. Their component ratio were $30.2\%,\;33.2\%,\;19.6\%,\;and\;16.9\%$ respectively. The most preferred casual wear style by male college students was determined as basic casual wear, followed by adult casual wear, fashionable casual wear, and sporty casual wear. Other than the most preferred style, basic casual wear, by every group, the preference of casual wear styles differed among 4 lifestyle groups.
The prediction of fretting wear is a significant issue for the design of contacting mechanical components such as flexible couplings and splines, jointed structures and so on. In our earlier study, we developed a numerical model to predict the fretting wear using boundary element method. The developed algorithm needs experimental fretting wear coefficients and friction coefficients between two moving materials to get more reliable results. In this study, therefore, we demonstrated the measurement method of the fretting wear coefficients and friction coefficients using disk on plate tribometer with piazo actuator and gap sensor. For four different material combinations, the fretting wear coefficients and friction coefficients are acquired through the fretting wear experiment and the analysis of the measured values. Thess results are useful to predict the quantative fretting wear rate in the developed algorithm.
Wear debris morphology is closely related to the wear mode and mechanism occured. Image recognition of wear debris is, therefore, a powerful tool in wear monitoring. But it has usually required expert's experience and the results could be too subjective. Development of automatic tools for wear debris recognition is needed to solve this problem. In this work, an algorithm for automatic wear debris recognition was suggested and implemented by PC base software. The presented method defined a characteristic 3-dimensional feature space where typical types of wear debris were separately located by the knowledge-based system and compared the similarity of object wear debris concerned. The 3-dimensional feature space was obtained from multiple feature vectors by using a multi-dimensional scaling technique. The results showed that the presented automatic wear debris recognition was satisfactory in many cases application.
Wear debris morphology is closely related to the wear mode and mechanism occured. Image recognition of wear debris is, therefore, a powerful tool in wear monitoring. But it has usually required expert's experience and the results could be too subjective. Development of automatic tools for wear debris recognition is needed to solve this problem. In this work, an algorithm for automatic wear debris recognition was suggested and implemented by PC base software. The presented method defined a characteristic 3-dimensional feature space where typical types of wear debris were separately located by the knowledge-based system and compared the similarity of object wear debris concerned. The 3-dimensional feature space was obtained from multiple feature vectors by using a multi-dimensional scaling technique. The results showed that the presented automatic wear debris recognition was satisfactory in many cases application.
Sliding and impact/sliding wear test in room temperature air and water were performed to evaluate the effect of spring shapes on the wear mechanism of a fuel rod. The main focus was to quantitatively compare the wear behavior of a fuel rod with different support springs (i.e. two concaves, a convex and a flat shape) using a ratio of wear volume to worn area (De)-The results indicated that the wear volumes at each spring condition were varied with the change of test environment and loading type. However, the relationship between the wear volume and worn area was determined by only spring shape even though the wear tests were carried out at different test conditions. From the above results, the optimized spring shape which has more wear-resistant could be determined using the analysis results of the relation between the variation of De and worn surface observations in each test condition.
The worn crater wear geometry of coated tools after machining has been configured by using Confocal Laser Scanning Microscopy(CLSM) and the Wavelet-based filtering technique. The CLSM can be well suited to construct the three-dimensional crater wear on the rake surfaces of coated tips. However, The raw heightness data of HEI(height encoded image) acquired by CLSM must be filtered due to the electronic and imaging noise occurring in constructing the crater image. So the Wavelet-based filtering algorithm is necessary to denoise the shape features in a micro scales so as to realize accurate crater wear topography analysis. The crater wear patterns filtered enable us to predict the crater wear shape in order to study the tool wear evolution. The study shows that the technique by combining the CLSM and Wavelet-based filtering is an excellent one to obtain the geometries of worn tool rake surfaces over a wide range of surface resolution in a micro scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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