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열연강판의 드릴가공시 공구의 마멸량 검출에 관한 연구
A Study on the Detection of Tool Wear in Drilling of Hot-rolled High Strength Steel 원문보기

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.18 no.11 = no.128, 2001년, pp.148 - 154  

신형곤 (전북대학교 정밀기계공학과 대학원) ,  김태영 (전북대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

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, c...

주제어

#(드릴마멸)   #(온라인 감시 장치)  

참고문헌 (15)

  1. Syed Mohtashim Nisam, 'Performance Evaluation of a New Type of Titanium Nitride(TiN) Coated Twist Drill,' King Fahd University of Petroleum & Minerals, 1996 

  2. Koren, Y., Ulsoy, A. G. and Danai, K., 'Tool Wear and Breakage Using A Process Model,' Annals of the CIRP, Vol. 35, pp. 283-288, 1986 

  3. Sadat, A. B. and Raman, S., 'Detection of Tool Flank Wear Using Acoustic Signature Analysis,' Wear, Vol. 115, pp. 265-272, 1987 

    상세보기 crossref

  4. Jae-Woong Youn, Min-Yang Yang, and Hwa-Young Park, 'Detect ion of Cutting Tool Fracture by Dual Signal Measurements,' Int. Journal of Machine Tools and Manufacture, Vol. 34, No. 4, pp. 507-525, 1994 

    상세보기 crossref

  5. 유경곤, 전태옥, 박홍식, 'ADI재의 드릴가공시 절삭저항 및 AE신호에 의한 공구마멸 상태의 검출,' 한국정밀공학회지, 제15권, 제11호, pp. 32-38, 1998 

    원문보기 상세보기

  6. 김화영, 안중환, '주축 및 Z축 모터전류를 이용한 드릴파손 예측에 관한 연구,' 한국정밀공학회지, 제16권 제7호, pp. 101-108, 1999 

    원문보기 상세보기

  7. Li, P. G. and Wu, S. M., 'Monitoring Drilling Wear States by a Fuzzy Pattern Recognition Technique,' Trans. of ASME, Vol. 110, pp. 297-300, 1998 

  8. Liu, T. I. and Wu, S. M., 'On-line Detection of Drill Wear Measurements,' Trans. of ASME, Vol. 112, pp. 299-302, 1990 

  9. Liu, T. I., 'A Computer Vision Approach for Drill Wear Measurements,' J. Materials Shaping Technology, Vol. 1, pp. 11-16, 1990 

  10. 양민양, 권오달, '컴퓨터 비젼 및 자동초점 장치를 이용한 크레이터 마멸 측정,' 대한기계학회논문집, 제17권 제1호, pp. 27-37, 1996 

  11. Nobushige Sawai, Joonyeob Song and Hwayoung Park, 'Automated Measurement of Tool Wear Using An Image Using An Image Processing System,' JSPE, Vol. 61, No. 3, pp. 368-371, 1995 

  12. 최영규, 유봉환, '다인공구의 파손검출에 관한 연구,' 한국정밀공학회지, 제12권 제4호, pp. 76-77, 1995 

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  13. 사승윤, 유은이, 유봉환, '시스템인식을 이용한 공구파손검출 알고리듬에 관한 연구,' 대한기계학회논문집(A), 제21권 제6호, pp. 988-994, 1997 

    원문보기 상세보기

  14. Govekar E. and Grabec, I, 'Self-Organizing Neural Network Application to Drill Wear Classification,' ASME Journal of Engineering For Industry, Vol. 116, pp. 233-238, 1994 

  15. Bandyopadhyay, P. and Wu, S. M. 'Signature Analysis of Drilling Dynamics for On-Line Drill Life Monitoring,' Sensors and Controls for Manufacturing, PED-Vol. 18, ASME, pp. 101-110, 1985 

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