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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국기계기술학회 한국기계기술학회지 한국기계기술학회지 제16권 제4호
발행연도
2014.1
수록면
1,685 - 1,692 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

정면 밀링 공정에서 절삭력 신호 형상 변화를 이용한공구마모 검출에 관한 연구
박영복 ,  최덕기 한국기계기술학회지 2014.01 학술저널

2006

정면밀링공정에서 공구마모에 따른 절삭력 신호의 형상 변화에 관한 연구
박영복 ,  최덕기 ,  김성준 한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집 2006.11 학술대회자료

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On-line detection system of the abnormal states in a machining process needs to be developed toimplement the IMS(Intelligent Manufacturing System). High productivity and efficient quality control canbe achieved through the on-condition maintenance for normal tool condition. Generally it is difficult todetermine the exact point of time for a tool change because a tool wear grows gradually on the contraryto other abnormal states such as tool fracture, chattering etc. In this article, the shape variation of cutting force signal generated by a insert during face millingwas investigated along with a tool wear. The variance, skewness and kurtosis were used as the shapeparameters to describe the shape variation and, consequently, utilized as the features to monitor a toolwear. Experimental results showed that the shape parameters could discriminate the tool condition reliablybetween a fresh tool and a worn tool. As a result, we proposed the method to diagnose a tool wear bycombining these parameters with a neural network algorithm.
#Shape Variation #형상 변화) #Cutting Force Signal #절삭력 신호) #Tool Wear #공구마모) #Skewness #왜도) #Kurtosis #첨도) #Neural Network #신경회로망)

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E. Kuljanic / 2005 / TWEM, a Method based on Cutting Forces-Monitoring Tool Wear in Face Milling / International Journal of Machine Tools and Manufacture 45 : 29 ~ 34 google schola G. D. Kim / 2001 / In-Process Tool Fracture monitoring in Face Milling Using Spindle Motor Current and Tool Fracture Index / International Journal of Advanced Manufacturing T google schola H. Shao / 2004 / A Cutting Power Model for Tool Wear Monitoring in Milling / International Journal of Machine Tools and Manufacture 44 : 1503 ~ 1509 google schola P. Wilkison / 1999 / Tool Wear Prediction from Acoustic Emission and Surface Characteristics via an Artificial Neural Network / Mechanical Systems and Signal Processing 13 : google schola S. C. Lin / 1995 / Force-based Model for Tool Wear Monitoring in Face Milling / International Journal of Machine Tools and Manufacture 35 : 1201 ~ 1211 google schola

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