The objective of this research is to use an analytical and experimental approach to develop optimal tool geometry for high speed machining. The tool geometry parameters and cutting process have complex relationships. Until now, numerous cutting tests were needed to acquire optimal design of endmill for the purpose of high speed machining, dut to the insufficient knowledge about process in high speed machining. In order to improve the cutting ability of endmill, a model for optimal cutter shape was developed to minimize resultant cutting force by combing cutting force and wear test and surface roughness test from optimized and conventional cutter with the same cutting condition. Using various tools with different geometry, relationships between the tool geometry parameter, rake angle, clearance angle, lengh of cutter have been stuied.
On End Milling Process predict the cutting force is important. Dynamics the shear stress is the main parameter influencing the energy requirement in machining. It is well known that a nonzero force is obtained when cutting forces measured at different feed rates but otherwise constant cutting conditions are extrapolated to zero feed rate. In this paper, the cutting force measured in end-milling is compared with the simulated force models. The result show that stress measured in cutting is consistent with that stresses predicted.
In this paper, I have studied minimization of the kerf-width and surface burning which are occurred after the singulation process of multi layer $\mu$-BGA( thickness 1.1 mm, 0.9 mm) with a pulsed Nd:YAG( = 532 nm, repetition rate = 10 Hz) laser. The thermal energy of a pulsed Nd:YAG laser is used to cut the copper layer. I have studied are minimization of the surface burning and kerf-width using a photo resist, $N_2$blowing and polyester double sided tape as a cutting parameter. The $N_2$blowing reduces a laser energy loss by debris and suppresses a surface carbonization. Also, I have studied characters of cutting with a choice of side of laser beam incidence. The SEM(Scanning Electron Microscope), non-contact 3D inspector and high-resolution microscope are used to measure kerf width and surface state. The optimum value of 1.1 mm $\mu$-BGA singulation is 524 $\mu$m that is reduced kerf width of 60 % with $N_2$blowing. And I obtained reduction of carbonization of 68 % with a polyester double side tape in 0.9 mm $\mu$-BGA. I used laser intensity of 1.91$\times$10$^{6}$ / $\textrm{cm}^2$ in this study.
The objective of this study is to investigate the influence of process parameters, such as power of laser, cutting speed of laser and material thickness, on the practical cutting region and the kerfwidth fer the case of cutting of CSP IN sheet using high power Nd:YAC laser in continuous wave(CW) mode. In order to obtain the practical cutting region and the relationship between process parameters on the kerfwidth, several laser cutting experiments are carried out. The effective heat input is introduced to consider the influence of power and cutting speed of laser on the kerfwidth together. From the results of experiments, the allowable cutting region and the relationship between the effective heat input and kerfwidth fur the case of cutting of CSP 1N sheet using high power CW Nd:YAG laser have been obtained to improve the dimensionalaccuracyofthecutarea.
The tool geometry parameters and cutting process have complex relationships. Until now, various cutting test were needed to acquire optimal design of end mill for the purpose of high speed machining, due to the insufficient knowledge about cutting process. In high speed machining. Using various tools with different geometry, relationships between tool geometry parameter (rake angle, clearance angle, length of cutter) and cutting process (cutting force, surface accuracy, surface roughness) have been studied. Acquired data can be used to design optimal tool for high speed machining and developed tool geometry design S/W.
This paper has focused on the Optimization of the cutting parameters for urning operation based on the Taguchi method. Four cutting parameters. nemely, cutting speed, feed depth of cut and nose radius are optimized with consideration of the surface roughness. The design and analysis of experiments are conducted to study the performance characteristic. The effects of these parameters on the surface roughness have been investigated using signal-to-noise(S/N) ratio and analy-sis of variance(ANOVA). The experiments have been performed using coated tungsten carbide inserts without any cutting fluid. Experimental results illustrate the effectiveness of this approach.
Nonlinear analysis of various phenomena has been developed with improvement of computer. The characteristics form nonlinear analysis are available in monitoring and diagnosis state of system. There are many nonlinear property in cutting process, but nonlinear signals have been considered as noise. In this study, nonlinear analysis technique is applied and it will be verified that cutting force is chaos by calculating Lyapunov exponents,fractal dimension and embedding dimension. The relation between characteristic parameter calculated form sensor signal and various cutting condition is investigated.
The tool geometry parameters and cutting process have complex relationships. Until now, numerous cutting tests were needed to acquire optimal design of end mill for the purpose of high speed machining, due to the insufficient knowledge about cutting process in high speed machining. Using various tools with different geometry, relationships between tool geometry parameter(rake angle, clearance angle, length of cutter) and cutting process(cutting force, surface accuracy, surface roughness) have been studied. Acquired data can be used to design optimal tool for high speed machining
In intelligent machine tools, a computer based control system, which can adapt the machining parameters in an optimal fashion based on sensor measurements of the machining process, should be incorporated. In this paper, the technology for adaptively optimizing the cutting conditions to maximize the material removal rate in face milling operations is proposed using the exterior penalty function method combined with multilayered neural networks. Two neural networks are introduced ; one for estimating tool were length, the other for mapping input and output relations from experimental data. Then, the optimization of cutting conditions is adaptively implemented using tool were information and predicted process output. The results are demonstrated with respect to each level of machining such as rough, fine and finish cutting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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