산업의 발전과 함께, 산업 전반적으로 에너지 효율을 높이고 환경오염방지를 위한 연구가 진행 중이다. 특히, 자동차, 항공기 등 수송장비 제조분야 연구 동향이 연료 효율 향상에 초점을 맞추고 있으며, 이를 위한 부품 경량화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 알루미늄 합금의 비중은 철강의 약 1/3 수준이며, 비강도와 비강성이 큰 소재로 강성을 유지하면서 경량화가 가능한 효과적인 소재이다. 이에 자동차 및 항공기 산업의 경량부품에 많이 사용되고 있으며, 견고함과 경량특성을 필요로 하는 다양한 산업의 경량부품 소재로도 많이 사용되고 있다. 하지만 알루미늄 합금은 절삭가공시 가공변형 및 ...
산업의 발전과 함께, 산업 전반적으로 에너지 효율을 높이고 환경오염방지를 위한 연구가 진행 중이다. 특히, 자동차, 항공기 등 수송장비 제조분야 연구 동향이 연료 효율 향상에 초점을 맞추고 있으며, 이를 위한 부품 경량화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 알루미늄 합금의 비중은 철강의 약 1/3 수준이며, 비강도와 비강성이 큰 소재로 강성을 유지하면서 경량화가 가능한 효과적인 소재이다. 이에 자동차 및 항공기 산업의 경량부품에 많이 사용되고 있으며, 견고함과 경량특성을 필요로 하는 다양한 산업의 경량부품 소재로도 많이 사용되고 있다. 하지만 알루미늄 합금은 절삭가공시 가공변형 및 열변형이 발생하여 가공상태와 표면건전성이 악화되기 쉬운 난삭성 소재이다. 표면조도와 같은 가공면상태의 악화는 제품의 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이며 내마모성, 연성, 인장강도, 피로강도, 외관 같은 공작물의 상태에 영향을 준다. 이처럼 가공면상태에 따라 제품의 성능뿐만 아니라, 공정 손실 및 생산 비용 증가를 야기할 수 있으므로 알루미늄 합금의 가공면 상태 감시의 필요성이 꾸준히 언급되고 있다. 본 논문은 알루미늄 합금 Al7075-T651의 밀링가공에서 획득한 가공신호를 분석 및 신호처리를 하여, 가공면 상태와의 상관관계를 파악하고자 하였다. 이를 통해 실시간 가공면 상태감시에 효과적인 인자를 도출하고자 한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 다양한 고속밀링가공 공정에서 실시간 가공면 상태감시를 위한 효과적인 인자를 도출하는 알고리즘에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
산업의 발전과 함께, 산업 전반적으로 에너지 효율을 높이고 환경오염방지를 위한 연구가 진행 중이다. 특히, 자동차, 항공기 등 수송장비 제조분야 연구 동향이 연료 효율 향상에 초점을 맞추고 있으며, 이를 위한 부품 경량화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 알루미늄 합금의 비중은 철강의 약 1/3 수준이며, 비강도와 비강성이 큰 소재로 강성을 유지하면서 경량화가 가능한 효과적인 소재이다. 이에 자동차 및 항공기 산업의 경량부품에 많이 사용되고 있으며, 견고함과 경량특성을 필요로 하는 다양한 산업의 경량부품 소재로도 많이 사용되고 있다. 하지만 알루미늄 합금은 절삭가공시 가공변형 및 열변형이 발생하여 가공상태와 표면건전성이 악화되기 쉬운 난삭성 소재이다. 표면조도와 같은 가공면상태의 악화는 제품의 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이며 내마모성, 연성, 인장강도, 피로강도, 외관 같은 공작물의 상태에 영향을 준다. 이처럼 가공면상태에 따라 제품의 성능뿐만 아니라, 공정 손실 및 생산 비용 증가를 야기할 수 있으므로 알루미늄 합금의 가공면 상태 감시의 필요성이 꾸준히 언급되고 있다. 본 논문은 알루미늄 합금 Al7075-T651의 밀링가공에서 획득한 가공신호를 분석 및 신호처리를 하여, 가공면 상태와의 상관관계를 파악하고자 하였다. 이를 통해 실시간 가공면 상태감시에 효과적인 인자를 도출하고자 한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 다양한 고속밀링가공 공정에서 실시간 가공면 상태감시를 위한 효과적인 인자를 도출하는 알고리즘에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
Recently, researches to improve energy efficiency and prevent environmental pollution have been carried out in various industries worldwide. Especially, research trends in the field of transportation equipment manufacturing such as automobiles and airplanes focus on improving fuel efficiency using l...
Recently, researches to improve energy efficiency and prevent environmental pollution have been carried out in various industries worldwide. Especially, research trends in the field of transportation equipment manufacturing such as automobiles and airplanes focus on improving fuel efficiency using light-weighted metal parts. Aluminum alloy(Al-alloy) is a typical lightweight material with a high specific strength and high stiffness ratio. So, Al-alloy is effective for structural frame parts related to safety of aircrafts and automobiles. However, Al-alloy is easy to be deformed by cutting forces, vibrations, and heat. Owing to these difficult-to-cut characteristics, it is necessary to monitor the machined surface quality of Al-alloys. In this paper, machining signals was analysed to find correlation of surface quality conditions. and machining signals. The output signals were measured by an dynamometer, acoustic emission sensor and accelerometer and were analysed in frequency domain of signal. By using band-energy and TPF-amplitude of analysed signals, the correlation between surface quality and processed signals were investigated. On the basis of this investigation, it can be applied to algorithms for deriving effective factors of surface condition monitoring in various high-speed milling processes and can be suggested for quality improvement and productivity improvement.
Recently, researches to improve energy efficiency and prevent environmental pollution have been carried out in various industries worldwide. Especially, research trends in the field of transportation equipment manufacturing such as automobiles and airplanes focus on improving fuel efficiency using light-weighted metal parts. Aluminum alloy(Al-alloy) is a typical lightweight material with a high specific strength and high stiffness ratio. So, Al-alloy is effective for structural frame parts related to safety of aircrafts and automobiles. However, Al-alloy is easy to be deformed by cutting forces, vibrations, and heat. Owing to these difficult-to-cut characteristics, it is necessary to monitor the machined surface quality of Al-alloys. In this paper, machining signals was analysed to find correlation of surface quality conditions. and machining signals. The output signals were measured by an dynamometer, acoustic emission sensor and accelerometer and were analysed in frequency domain of signal. By using band-energy and TPF-amplitude of analysed signals, the correlation between surface quality and processed signals were investigated. On the basis of this investigation, it can be applied to algorithms for deriving effective factors of surface condition monitoring in various high-speed milling processes and can be suggested for quality improvement and productivity improvement.
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