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마이크로 밀링(micro-milling)공정 중에 발생하는 마이크로 엔드밀 마멸(wear)는 절삭력을 증가시키고 미소 부품들(micro components)의 정밀도와 생산성을 떨어뜨리는 중요한 요인이다. 이러한 엔드밀의 마멸와 절삭력을 정확하게 측정함으로써, 마이크로 엔드밀링 공정의 특성을 이해하고 마멸된 엔드밀의 교체시기를 예측하는 것이 가능하다. 마이크로 엔드밀 마멸와 절삭력의 상태감시는 미소 부품들의 요구된 품질을 만족시키기 위해 필수적이고, 공정의 생산성과 품질을 향상하기 위해서 효과적인 마이크로 엔드밀링 공정의 최적 가공 공정조건과 가공DB가 요구되고 있다. 본 논문에서는 마이크로 밀링공정의 상태감시를 위해 공구동력계를 이용한 절삭력 측정 시스템 및 ...

마이크로 밀링(micro-milling)공정 중에 발생하는 마이크로 엔드밀 마멸(wear)는 절삭력을 증가시키고 미소 부품들(micro components)의 정밀도와 생산성을 떨어뜨리는 중요한 요인이다. 이러한 엔드밀의 마멸와 절삭력을 정확하게 측정함으로써, 마이크로 엔드밀링 공정의 특성을 이해하고 마멸된 엔드밀의 교체시기를 예측하는 것이 가능하다. 마이크로 엔드밀 마멸와 절삭력의 상태감시는 미소 부품들의 요구된 품질을 만족시키기 위해 필수적이고, 공정의 생산성과 품질을 향상하기 위해서 효과적인 마이크로 엔드밀링 공정의 최적 가공 공정조건과 가공DB가 요구되고 있다. 본 논문에서는 마이크로 밀링공정의 상태감시를 위해 공구동력계를 이용한 절삭력 측정 시스템 및 머신비전 시스템을 이용하여 공정변수에 따른 엔드밀의 플랭크마멸(flank wear)와 절삭력(cutting force)을 측정하고 이를 마멸량과 절삭력 증가율(cutting force gradient)로 정량화한다. 절삭력 증가율과 마멸량에 동일한 가중치를 적용하고, 다구찌 기법과 분산분석을 통해 공정의 효율을 극대화 할 수 있는 최적 공정조건을 채택한다. 또한, 실험적 값에 기초하여 반응표면 분석을 이용한 플랭크마멸량 모델과 절삭력 증가율 모델을 제안한다. 이 모델을 응용하여 관심영역 안에서 최적조건에 부합하는 마이크로 엔드밀링 가공 DB를 구축할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Micro end-milling process is applied to fabricate precision mechanical parts cost-effectively. It is a complex and time-consuming job to select optimal process conditions with high productivity and quality. To improve the productivity and quality of precision mechanical parts, micro end-mill wear an...

Micro end-milling process is applied to fabricate precision mechanical parts cost-effectively. It is a complex and time-consuming job to select optimal process conditions with high productivity and quality. To improve the productivity and quality of precision mechanical parts, micro end-mill wear and cutting force characteristics should be studied carefully. In this paper, high speed machining experiments are studied for optimum process design as well as mathematical modeling of tool wear and cutting force related to cutting parameters in micro ball end-milling processes. Cutting force and wear characteristics under various cutting conditions are investigated through the condition monitoring system and design of experiment. It is required mathematical model to construct cutting DB. Mathematical models for the flank wear and cutting force gradient are derived from the response surface method. Optimal milling database has been constructed through the experimental models.

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