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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.5
- 수록면
- 201 - 206 (6page)
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Titanium alloys have been mainly used for aircraft components as well as implant materials. Although a number of cutting tools and cutting methods have been developed for improving the cutting processes, they have difficulties such as tool wear and failure. This study considers a novel approach to on-line monitoring of tool wear and failure in titanium alloy cutting processes. The on-line monitoring system mainly consists of two parts: The one is on-line data acquisition with sensors and a DSP board through LabView and a web server, and the other is learning and prediction of tool wear and failure using an ART2 neural network algorithm. The system is installed at an on-site machine tool to monitor high speed steel(HSS) tools for cutting titanium alloy. A number of experiment are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed system.
목차
Abstract
1. 서론
2. ART2 모니터링 시스템
3. 실험내용
4. 결론
후기
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