[논문]임의형상의 버 발생 메카니즘의 기하학적 해석

이제열; 안용진; 김영진

문제 정의

이러한 과정은 궁극적으로 밀링가공 시 생성되는 Exit 버를 최소화하여 작업효율 증대 및 생산비의 효율적 사용을 목적으로 한다. 버 예측 프로그램의 목적은 버를 분류하여 궁극적으로는 주어진 조건 하에서 버를 최소화하는 작업을 제안하는 것이다. 그러나 버의 최소화 작업은 그것과 연관된 다른 절삭조건과의 관계를 고려한 최적화의 문제이므로 여기서는 다루지 않는다.
본 연구는 Domfeld 의 연구와 차별성을 두면서 실제상황에서 버의 최소화를 기능하게 하도록 보다 체계적으로 버를 분류하고 이를 검색하는 도구를 개밭하고 이를 기히.
또한 한국과 일본을 중심으로 burr에 대한 관심이 높아가며 이에 대한 연구가 수행되고 있다^[2,3]. 본 연구는 Dornfeld의 연구와 차별성을 두면서 실제상황에서 버의 최소화를 가능하게 하도록 보다 체계적으로 버를 분류하고 이를 검색하는 도구를 개발하고 이를 기하학적으로 해석하는데 중점을 두고 진행하였다.
이러한 과정은 궁극적으로 밀링가공 시 생성되는 Exit 버를 최소화하여 작업효율 증대 및 생산비의 효율적 사용을 목적으로 한다. 버 예측 프로그램의 목적은 버를 분류하여 궁극적으로는 주어진 조건 하에서 버를 최소화하는 작업을 제안하는 것이다.

가설 설정

(3) A₁A₂를 #만큼 CW로 회전이동한다.
(3) A₁A₂를 #만큼 CW로 회전이동한다.
(5) 네 꼭지점에 대해 CCW로 φ만큼 회전이동한다.
(5) 네 꼭지점에 대해 CCW로 φ만큼 회전이동한다.

제안 방법

또한 공구의 절삭경로에 있어서도 Dornfeld는 임의로 지정한 경로를 적용하였으나 본 연구에서는 미리 준비된 실제의 CAM 데이터를 이용하여 보다 체계적으로 공구의 이동경로를 인식하도록 하였고 이를 실제 가공상황에 적용할 수 있게 하였다. 그리고 단순하게 버의 발생구역을 표시하는 것이 아니라 버 발생구역의 Exit 각을 계산하고 기존의 실험 데이터를 분류하여 구축한 버의 형상 데이터베이스를 체계적으로 검색하여 위치별로 어떠한 타입의 버가 생성되는지를 시각적으로 확인할 수 있도록 하였다.
그리고 단순하게 버의 발생구역을 표시히는 것이 아니라 버 발생구역의 Exit 각을 계산하고 기존의 실험 데이터를 분류하여 구축한 버의 형상 데이터베이스를 체계적으로 검색하여 위치별로 어떠한 타입의 버가 생성되는지를 시각적으로 확인할 수 있도록 히였다.
또한, Workpiece 부분에서는 사용자가 선택한 피삭재에 대한 정보를 보여준다. 그리고 이전 그래픽 단계에서 선택한 버 형상에 대한 정보를 Exit 각 및 Workpiece에 의해서 버의 높이와 폭, 각도를 가지고 있는 도표로 표시하고 실제 버 형상에서의 각각의 위치 및 실제 버 형상을 그림을 이용하여 제공해 준다.
또한, Workpiece 부분에서는 사용자가 선택한 피삭재에 대한 정보를 보여준다. 그리고 이전 그래픽 단계에서 선택한 버 형상에 대한 정보를 Exit 각 및 Workpiece에 의해서 버의 높이와 폭, 각도를 가지고 있는 도표로 표시하고 실제 버 형상에서의 각각의 위치 및 실제 버 형상을 그림을 이용하여 제공해 준다.
실험에 사용한 공구는 Table 3과 같이 형상이 다른 두 개의 페이스밀링 공구를 사용하였으며, 무른 재질에서부터 경한 재질 네 가지 종류의 피삭재를 사용하였다. 날당 이송량의 변화를 세분화하여 공구의 날이 피삭재의 가공표면으로부터 이탈하는 방향과 가공될 피삭재 모서리 사이와의 각인 exit 각에서의 버 형성을 관찰하였다.
즉 그 접점을 기준으로 피삭재 모서리의 어느 위치에 Exit 버가 발생하느냐를 결정하게 된다. 다음에 밀링가공시 공구접점과 절삭영역을 기하학적으로 해석하였다.
즉 그 접점을 기준으로 피삭재 모서리의 어느 위치에 Exit 버가 발생하느냐를 결정하게 된다. 다음에 밀링가공시 공구접점과 절삭영역을 기하학적으로 해석하였다.
먼저 Dornefeld는 미리 준비된 몇가지 특정형상의 피삭재에 대해서 실험하였으나, 본 연구에서는 피삭재 형상에 대한 정보를 포함하고 있는 CAD 데이터를 임의의 피삭재에 대한 버 형성 매카니즘 연구를 수행하였다. 또한 공구의 절삭경로에 있어서도 Dornfeld는 임의로 지정한 경로를 적용하였으나 본 연구에서는 미리 준비된 실제의 CAM 데이터를 이용하여 보다 체계적으로 공구의 이동경로를 인식하도록 하였고 이를 실제 가공상황에 적용할 수 있게 하였다. 그리고 단순하게 버의 발생구역을 표시하는 것이 아니라 버 발생구역의 Exit 각을 계산하고 기존의 실험 데이터를 분류하여 구축한 버의 형상 데이터베이스를 체계적으로 검색하여 위치별로 어떠한 타입의 버가 생성되는지를 시각적으로 확인할 수 있도록 하였다.
먼저 Dornefeld는 미리 준비된 몇가지 특정형상의 피삭재에 대해서 실험하였으나, 본 연구에서는 피삭재 형상에 대한 정보를 포함하고 있는 CAD 데이터를 임의의 피삭재에 대한 버 형성 매카니즘 연구를 수행하였다. 또한 공구의 절삭경로에 있어서도 Dornfeld는 임의로 지정한 경로를 적용하였으나 본 연구에서는 미리 준비된 실제의 CAM 데이터를 이용하여 보다 체계적으로 공구의 이동경로를 인식하도록 하였고 이를 실제 가공상황에 적용할 수 있게 하였다.
먼저 Dornfeld는 미리 준비된 몇 가지 특정형상의 피삭재에 대해서 실험하였으니-, 본 연구에서는 피삭재형 상에 대한 정보를 포함하고 있는 CAD 데이터를 임의의 피삭재에 대한 버형성 메카니즘 연구를 수행하였다 또한 공구의 절삭경로에 있어서도 Dornfeld는 임의로 지정한 경로를 적용하였으나 본 연구에서는 미리 준비된 실제의 CAM 데이터를 이용하여 보다 체계적으로 공구의 이동경로를 인식하도록 하였고 이를 실제 가공상황에 적용할 수 있게 하였다.
본 연구에서는 먼저 CAD 데이터의 인식방법을 알아보았다. CAD 데이터의 DXF포맷에서 객체의 표현은 Entities Section에서 이루어지고 있었으며, Code 내용의 해독을 통해 객체의 형상을 인식할 수 있었다.
본 연구에서는 버의 생성이 활발한 공구의 이탈지점에서 생기는 Exit 모서리에서의 버를 각 exit 각과 절삭조건, 공구의 변화에 따라 그의 생성을 관찰하여 버 형태를 크게 규칙적인 형태와 불규칙적인 형태로 각각 Type A • B • C • D • E의 다섯 경우로 분류하여 버 형성 예즉을 위한 전문가 시스템에 데이터베이스의 자료로 이용하였다(Fig. 6).
위에서 구한 이론적인 알고리즘을 기초로 하여 밀링 가공 시 Exit 버를 구하는 프로그램을 윈도우 환경에서 개발하였다. 형상데이터는 DXF 형태로, 또 절삭데이터는 CAM의 데이터로 입력받으며 전체적인 프로그램 Visual Basic을 이용하여 개발하였다.
위에서 구한 이론적인 알고리즘을 기초로 하여 밀링 가공 시 Exit 버를 구하는 프로그램을 윈도우 환경에서 개발하였다. 형상데이터는 DXF 형태로, 또 절삭데이터는 CAM의 데이터로 입력받으며 전체적인 프로그램 Visual Basic을 이용하여 개발하였다.
위의 연구내용을 구현하기 위하여 본 논문에서는 피 삭재의 형상에 대한 정보를 포함하고 있는 CAD 데이터의 코드와 공구의 절삭경로를 포함하고 있는 CAM 데이터를 인식하는 과정, 피삭재 형상 데이터를 통한 형상인식 및 파일화를 위한 도형의 방향인식과정, 데이터화된 형상에 대하여 Exit 버 형성 시 접점과 Exit Angle을 계산하는 알고리즘 계산과정, 계산결과에 따라 준비된 데이터베이스 중 해당되는 것을 선택히는 과정을 수행하는 프로그램을 개발한다.
위의 연구내용을 구현하기 위하여 본 논문에서는 피삭재의 형상에 대한 정보를 포함하고 있는 CAD 데이터의 코드와 공구의 절삭경로를 포함하고 있는 CAM 데이터를 인식하는 과정, 피삭재 형상 데이터를 통한 형상인식 및 파일화를 위한 도형의 방향인식과정, 데이터화된 형상에 대하여 Exit 버 형성시 접점과 Exit Angle을 계산하는 알고리즘 계산과정, 계산결과에 따라 준비된 데이터베이스 중 해당되는 것을 선택하는 과정을 수행하는 프로그램을 개발한다.
이와 같이 피삭재에 대한 인식작업을 마친 후에는 데이터에 대한 기하학적 해석을 통하여 완벽하게 밀링 가공 시 Exit 버가 발생되는 구역을 구하는 과정을 유도하여 Exit 버 생성 시 접점 및 Exit 각을 계산하였으며, 이를 바탕으로 Windows를 기반으로 한 Exit 버 형성 예측 프로그램을 개발하였다.
인식된 형상을 반시계방향으로 인지하기 위하여 형상 내/외부에 임의의 한 점을 선정하여, 채택된 점으로부터 형상의 각 꼭지점을 연결하여 선분간에 이루는 각도의 누적합을 구하고, 이 결과를 통해 형상의 방향을 인식하는 작업을 수행하였다.
인식된 형상을 반시계방향으로 인지하기 위하여 형상 내/외부에 임의의 한 점을 선정하여, 채택된 점으로부터 형상의 각 꼭지점을 연결하여 선분간에 이루는 각도의 누적합을 구하고, 이 결과를 통해 형상의 방향을 인식하는 작업을 수행하였다.
페이스밀링 작업시 발생하는 버의 발생원리에 대한 이해를 넓히기 위해 여러가지 조건에서의 실험과 고찰을 통하여 버 형성의 예측과 이를 이용한 버 형성의 최소화를 기할 수 있는 조건을 알아보고 데이터베이스의 구축을 위한 실험이 수행되었고, 이를 이용하여 프로그램을 구축하였다 (지.
페이스밀링 작업시 발생하는 버의 발생원리에 대한 이해를 넓히기 위해 여러가지 조건에서의 실험과 고찰을 통하여 버 형성의 예측과 이를 이용한 버 형성의 최소화를 기할 수 있는 조건을 알아보고 데이터베이스의 구축을 위한 실험이 수행되었고, 이를 이용하여 프로그램을 구축하였다^[2]. 실험에 사용한 공구는 Table 3과 같이 형상이 다른 두 개의 페이스밀링 공구를 사용하였으며, 무른 재질에서부터 경한 재질 네 가지 종류의 피삭재를 사용하였다.
피삭재의 형상을 프로그램에서 인식하는 방식은 다양할 수 있으나 본 논문에서는 피삭재의 형상이 데이터베이스 상에서 CAD 데이터의 기본형식인 DXF 포맷으로 주어지는 경우의 형상인식을 수행한다. 일반적으로 DXF 파일은 4개의 섹션으로 구분되어 있으며, 각 섹션은 많은 그룹으로 되어있고 도면상의 그래픽 개체(entity)로 되어 있다.
피삭재의 형상을 프로그램에서 인식하는 방식은 다양할 수 있으나 본 논문에서는 피삭제의 형상이 데이터베이스 상에서 CAD 데이터의 기본형식인 DXF 포맷으로 주어지는 경우의 형상인식을 수행한디-.
형상데이터는 DXF 형태로, 또 절삭데이 터는 CAM의 데이터로 입력받으며 전체적인 프로그램은 Visual Basic을 이용하여 개발하였다.
위에서 구한 이론적인 알고리즘을 기초로 하여 밀링 가공 시 Exit 버를 구하는 프로그램을 윈도우 환경에서 개발하였다. 형상데이터는 DXF 형태로, 또 절삭데이터는 CAM의 데이터로 입력받으며 전체적인 프로그램 Visual Basic을 이용하여 개발하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 버의 생성이 활발한 공구의 이탈지점에서 생기는 Exit 모서리에서의 버를 각 exit 각과 절삭조건, 공구의 변화에 따라 그의 생성을 관찰하여 버 형태를 크게 규칙적인 형태와 불규칙적인 형태로 각각 Type A • B • C • D • E의 다섯 경우로 분류하여 버 형성 예즉을 위한 전문가 시스템에 데이터베이스의 자료로 이용하였다(Fig. 6).
본 연구에서는 버의 생성이 활발한 공구의 이탈지점에서 생기는 Exit 모서리에서의 버를 각 exit 각과 절삭조건, 공구의 변화에 따라 그의 생성을 관찰하여 버 형태를 크게 규칙적인 형태와 불규칙적인 형태로 각각 Type A • B • C • D • E의 다섯 경우로 분류하여 버 형성 예즉을 위한 전문가 시스템에 데이터베이스의 자료로 이용하였다(Fig. 6).
8은 밀링 버 프로그램의 초기화면을 보여준다. 사용자는 Select Material에서 AL6061, AL1050, SM20C, SM45C 4개의 피삭재 종류 하나를 선택할 수 있고, Tool Geometry에서 공구의 형상(Lead Angle, Axial Angle, Radial Angle)에 관한 정보를 선정할 수 있다. 또한, 절삭조건을 포함하고 있는 CAM 데이터를 선정하여 절삭조건에 관한 정보를 입력받을수 있다.
사용자는 Select Material에서 AL6061, AL1050, SM20C, SM45C 등 4개의 피삭재 종류 중 하나를 선택할 수 있고, Tool Geometry에서 공구의 형상(Lead Angle, Axial Angle, Radial Angle)에 관한 정보를 선정할 수 있다.
. 실험에 사용한 공구는 Table 3과 같이 형상이 다른 두 개의 페이스밀링 공구를 사용하였으며, 무른 재질에서부터 경한 재질 네 가지 종류의 피삭재를 사용하였다. 날당 이송량의 변화를 세분화하여 공구의 날이 피삭재의 가공표면으로부터 이탈하는 방향과 가공될 피삭재 모서리 사이와의 각인 exit 각에서의 버 형성을 관찰하였다.

이론/모형

)를 구한다. 이러한 교점의 존재여부 및 교점의 개수는 Cohen Sutherland 알고리즘을 적용하여 판별한다^[3].
)를 구한다. 이러한 교점의 존재여부 및 교점의 개수는 Cohen Sutherland 알고리즘을 적용하여 판별한다^[3].

후속연구

현재 본 프로그램에서는 다양한 형상의 피삭재에 대한 Exit 버 생성결과를 예측할 수 있다. 앞으로는 좀더 실제 작업환경에 접근할 수 있도록 곡면 둥 더욱 다양한 형상에 대한 알고리즘도 개발하고자 하며, 특히 구멍이 있는 피삭재의 Exit 버에 대한 연구는 다양한 형상에 대한 밀링작업에서의 버 예측을 가능케 할 것이다. 그리고 하나의 피삭재에 있을 수 있는 다중 공구이동경로에 대한 연구도 흥미있는 부분이 될 것이다^[7,8].
현재 본 프로그램에서는 다양한 형상의 피삭재에 대한 Exit 버 생성결과를 예측할 수 있다. 앞으로는 좀더 실제 작업환경에 접근할 수 있도록 곡면 둥 더욱 다양한 형상에 대한 알고리즘도 개발하고자 하며, 특히 구멍이 있는 피삭재의 Exit 버에 대한 연구는 다양한 형상에 대한 밀링작업에서의 버 예측을 가능케 할 것이다. 그리고 하나의 피삭재에 있을 수 있는 다중 공구이동경로에 대한 연구도 흥미있는 부분이 될 것이다^[7,8].

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