Drilling is one of the most important operations in machining industry and usually the most efficient and economical method of cutting a hole in metal. From automobile parts to aircraft components, almost every manufactured product requires that holes are to be drilled for the purpose of assembly, creation of fluid passages, and so on. It is therefore desirable to monitor drill wear and hole quality changes during the hole drilling process. One important aspect in controlling the drilling process is monitoring drill wear status. A drill-wear monitoring system provides information about drill status. With the information, optimum planning for tool change is possible. And drill-wear monitoring system in needed to evaluated drilled hole quality and the wear of drill. Accordingly, this paper deals with an on-line drill wear monitoring system of the detection of tool wear with the computer vision and the area of the drill flank wear is analyzed quantitatively by the system.
The in-process detection of drill wear and breakage is one of the most importnat technical problems in unmaned machining system. In this paper, the monitoring system is developed to monitor abnormal drilling states such as drill breakage, drill wear and unstable cutting using motor current. Drill breakage is detected by level monitoring. Tool wear is classified by fuzzy pattern recognition. The key feature for classification of tool wear is the estimated flank wear which is calculated by the proposed flank wear model. The characteristic of the model is not sensitive to the variation of cutting conditions but is sensitive to drill wear state. Unstable cutting states due to the unsmooth chip disposal and the overload are monitored by the variance/mean ratio of spindle motor current. Variance/mean ratio also includes the information about the prediction of drill wear and drill breakage. The evaluation experiments have shown that the developed system works very well.
The micro drill bit automatic regrinding in-line system is a system that refurbishes drill bits used in a PCB manufacturing process. This system is able to refurbish drill bits with a minimum size of ø0.15-0.075mm that have previously been discarded. Beyond the conventional manual cleaning process using ultrasound, this system adopts a water jet cleaning system, making it capable of cleaning drill bits with a minimum size of ø0.15-0.075mm. This paper analyses various contact pressures applied to the surface of drill bits depending on the shooting pressure of the cleaning device and fluid velocity in order to optimize the nozzle location and to detect structural instability caused by the contact pressures.
The optimal drill helix angle, point angle, and cutting conditions are recommended in the study so as to maximize the drilling performance by investigating the experimental reaults concerning with the state of chip formation, roundness of machined holes, and geometry of projected burr at hole exit, which are examined under the conditions of various helix angles, drill point angles of twist drill, cutting speeds, and feeds in operional parameters. In the easiness of chip escape, the helical type of chip is producted when a helix angle is 30$^{\circ}$, drill point angle 118$^{\circ}$, 140$^{\circ}$and feed is st between 0.1 and 0.15mm/rev. Roundness of machined hole is improved when the helix angle is 37$^{\circ}$, drill point angle is 118$^{\circ}$, and feed is 0.15mm/rev. The height of projected burr at the button of machined hole increases when the drill point angle and helix angle becomes large.
The objective of the study is to construct a sensor fusion system for tool-condition monitoring (TCM) that will lead to a more efficient and economical drill usage. Drill-wear monitoring has an important attribute in the automatic machining processes as it can help preventing the damage of tools and workpieces, and optimizing the drill usage. In this study, we present the architectures of a multi-layer feed-forward neural network with Levenberg-Marquardt training algorithm based on sensor fusion for the monitoring of drill-wear condition. The input features to the neural networks were extracted from AE, vibration and current signals using the wavelet packet transform (WPT) analysis. Training and testing were performed at a moderate range of cutting conditions in the dry drilling of steel plates. The results show good performance in drill- wear monitoring by the proposed method of sensor fusion and neural network analysis.
A compact gun drill machine was developed to improve productivity and economical efficiency for small and medium enterprise tool makers. Gun drilling works are mainly using at molding, automobile, aircraft industry and special tool makers to make deep holes. As gun drill machines are very expensive and big burden for small tool makers, so that works used to execute through outside orders but it was required lot of cost too. Most of gun drill machines are providing for high volume and large capacity enterprises. In order to use for small and medium enterprises that compact gun drill machine was designed and developed. It could be improved product quality, productivity and manufacturing cost for small and medium enterprises by using this machine.
In-process detection of drill wear is one of the most important technoligies for automatic, unmaned machining systems. In this study, an on-line drill wear estimation model based on spindle/Z-axis motor currents generated during the drilling process is proposed. The theoretical model is obtained by integrating the drilling process model and the servomechanism model. The drilling process model describes the relationship of drill wear and drilling torque/ thrust force, whereas the servomechanism model describes the relationship of drilling torque/ thrust force applied to motor and spindle/Z-axis motor current. Evaluation tests have shown that the proposed model is a good real-time estimator for drill wear.
Drilling process is one of the most common, yet complex operations among manufacturing processes. The performance of a drill is largely dependent upon drilling forces. Many researches focused on the effects of drill parameters on drilling forces. In this paper, the stresses occurring in drilling process are analyzed by finite element method. The analytic drilling forces considering the drill parameters and drilling conditions are used. Also, with ANSYS, geometric modeling and mesh generation of drill is performed automatically. From the study, optimal drill design and drilling condition determination may be achieved.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권1호
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pp.65-72
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2005
Drilling process is one of the most common, yet complex operations among manufacturing processes. The performance of a drill is largely dependent upon drilling forces, Many researches focused on the effects of drill parameters on drilling forces. In this paper, an effective theoretical model to predict thrust and torque in drilling is presented. Also, with the predicted forces, the stress analysis of the drill tool is performed by the finite element method. The model uses the oblique cutting model for the cutting lips and the orthogonal cutting model for the chisel edge. Thrust and torque are calculated analytically without resorting to any drilling experiment, only by tool geometry, cutting conditions and material properties. The stress analysis is performed by the commercial FEM program ANSYS. The geometric modeling and the mesh generation of a twist drill are performed automatically. From the study, the effects of the variation of the geometric features of the drill and of the cutting conditions of the drilling on the drilling forces and the stress distributions in the tool are calculated analytically, which can be applicable for designing optimal drill geometry and for improving the drilling process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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