[논문]반응표면분석을 이용한 MQL 밀링가공의 최적절삭조건에 관한 연구

이지형; 고태조; 백대균

문제 정의

본 실험에서는 실험인자로서 절삭성에 가장 많은 영향을 미치는 주축속도, 이송속도, 절입깊이 (반경방향), 윤활유량의 4 인자를 선택하여 절삭력, 표면 거칠기, 공구마모에 미치는 인자의 영향에 대한 반응을 규명하기 위하여 반응표면 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 MQL 밀링가공에서 절삭 성의 관점에서 최적의 절삭조건을 선정하는 한가지 방법을 제안하고자 한다. 이러한 목적으로 반응 표면분석법의 하나인 중심합성법을 이용하여 실험을 계획하며, 실험을 통하여 얻은 절삭력, 표면 거칠기, 공구마모 데이터를 바탕으로 반응표면분석을 이용하여 최적의 절삭조건을 규명하고자 한다.
본 연구에서는 Mql 밀링가공에서의 최적 절삭조건을 도출함을 목적으로 절삭성에 영향을 미치는 4개의 인자에 대해 실험계획법을 통하여 실험을 실시하였다. 반응표면 분석을 통하여 가공조건에 따른 절삭력과 표면 거칠기, 공구마모의 분산분석을 수행하였으며, 다항 회귀모델을 추정하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
총칭이다. 이러한 가공은 1994 년경 독일에서 개발된 기술로 절삭점을 냉각시키기보다는 윤활에 의해 공구와 칩 사이의 마찰열을 감소시키고 표면 거칠기를 향상시킬 목적으로 개발되었다.9
제안하고자 한다. 이러한 목적으로 반응 표면분석법의 하나인 중심합성법을 이용하여 실험을 계획하며, 실험을 통하여 얻은 절삭력, 표면 거칠기, 공구마모 데이터를 바탕으로 반응표면분석을 이용하여 최적의 절삭조건을 규명하고자 한다.

제안 방법

4개의 인자들 중 중요 인자 2 개를 제외한 나머지 2개의 인자는 최적조건으로 고정을 시키고 반응 값에 가장 영향을 미치는 2개의 인자의 변화에 따른 반응표면을 분석하였다.
따라서 본 실험에서는 사전 실험을 통하여 분사 각도와 Nozzle 과절삭점간의 거리를 결정한 후 실험을 실시하였다. MQL 미스트 노즐 분사각은 45° 로 Fig. 1과 같이 공급하였으며, 노즐과 절삭점간의 거리는 30mm 로실험을 실시하였다.
나타낸다. 독립변수의 수준은 절삭공구 회사에서 추천하는 추천 절삭조건을 중심으로 정하고 수준을 정하였다.
특성이 달라 질 수가 있다. 따라서 본 실험에서는 사전 실험을 통하여 분사 각도와 Nozzle 과절삭점간의 거리를 결정한 후 실험을 실시하였다. MQL 미스트 노즐 분사각은 45° 로 Fig.
반응표면 모형의 구축 및 회귀식 추정을 위해 모든 인자에 대한 반응표면 형태를 고려하는 Full quadratic 형으로 예측모델을 설정하여 구한 후 잔차 분석과 분산분석표의 적합성 결여, 결정계수를 이용하여 선택한 회귀모형의 적합여부를 판정하였다.
실시하였다. 반응표면 분석을 통하여 가공조건에 따른 절삭력과 표면 거칠기, 공구마모의 분산분석을 수행하였으며, 다항 회귀모델을 추정하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
MQL 밀링 절삭가공 실험의 측정대상은 절삭력, 표면 거칠기, 공구마모이다. 실험 방법은 HSS 엔드밀을 이용하여 측면절삭을 각 실험조건별로 총 12 의 길이를 가공하며, 실험 결과값의 측정은 2m 간격으로 측정을 하였다.
실험을 통하여 얻어진 회귀모델과 최적의 절삭조건에 대한 검증의 단계로 얻어진 최적조건에 대해 검 증 실험을 실시하였다. Table 9는 분석 으로 얻어진 예상된 절삭성과 2 회의 실험을 통해 얻어진 결과 값의 평균값을 나타낸 것이다.
사용하였다. 중심합성법에는 Cube 모형과 Axial 모형 이 있으며 본 실험 에서는 축 점(axial point), 중심점(center point), 요인 실험점(cube point) 을 갖는 Cube 모형으로 설계하여 총 27 회 실험하였다.
추정한 회귀모형을 이용하여 MQL 밀링가공에서의 절삭성을 향상시킬 수 있는 최적조건을 구하고, 인자들이 특성치에 미치는 영향을 분석하였다. MQL 밀링가공의 최적조건을 도출하기 위해서 만족도 함수를 이용하였다.

대상 데이터

MQL 가공방식에 사용된 절삭유는 Blaser swisslube 사의 식 물성 절삭유중 비 수용성 절삭유로서 인체에 무해한 절삭유를 사용하였다. 절삭유의 세 부사항은 Table 4와 같다.
에 나타내었다. MQL 밀링 절삭가공 실험의 측정대상은 절삭력, 표면 거칠기, 공구마모이다. 실험 방법은 HSS 엔드밀을 이용하여 측면절삭을 각 실험조건별로 총 12 의 길이를 가공하며, 실험 결과값의 측정은 2m 간격으로 측정을 하였다.
본 연구에서는 탄소강인 SM45C 재료와 무 코팅 고속도 공구강 2 날, 직경 10mm 평엔드밀 (한국 OSG(주))의 공구를 이용하여 머시닝센터에서 실험을 실시하였다. (Table 1) MQL 가공은 공기 압축기에서 생성된 공기를 공기필터를 이용하여 수분을 제거한 후 MQL 공급 장치에 공급하고 MQL 공급 장치에서 생성된 미세입자를 주죽 외부를 통해서 절삭 점 에 공급하게 된다.

데이터처리

3) 만족도 함수를 이용하여 최적절삭조건이 도출 가능 하였으며, 실험을 통하여 예측값에 대한 검증을 마쳤다.
MQL 밀링 가공 시 공구마모에 대한 반응표면모형의 적합성을 판단하기 위해서 분산분석을 이용하여 모형의 적합성을 판단하였다. Table 8 은 공구마모에 대한 분산분석의 결과 값을, Fig.
MQL 밀링 가공 시 절삭력에 대한 반응표면모형의 적합성을 판단하기 위해서 분산분석을 이용하여 모형의 적합성을 판단하였다. Table 6 은 절삭력에 대한 분산분석의 결과 값을, Fig.
MQL 밀링 가공 시 표면 거칠기에 대한 반응표면 모형의 적합성을 판단하기 위해서 분산분석을 이용하여 모형의 적합성을 판단하였다. Table 7 은 표면 거칠기에 대한 분산분석의 결과 값을, Fig.
반응표면실험의 분석을 위해 통계 분석 프로그램인 MINITAB 을 사용하였다. Table 5 의 실험 결과를 이용하여 반응표면 모형을 구축한 후, 모형 적합(model fitting)을 이용하여 반응값에 대한 2차 다항모형의 추정식을 구하였다.
실험을 통하여 얻은 절삭성을 이용하여 만족도 함수를 도출하였다. 만족도 함수 도출 시 각각의 반응 값들의 가중치는 동등하게 1 씩을 주었다.

이론/모형

분석하였다. MQL 밀링가공의 최적조건을 도출하기 위해서 만족도 함수를 이용하였다.
MINITAB 을 사용하였다. Table 5 의 실험 결과를 이용하여 반응표면 모형을 구축한 후, 모형 적합(model fitting)을 이용하여 반응값에 대한 2차 다항모형의 추정식을 구하였다.
반응표면실험 설계를 위하여 본 연구에서는 중심합성법을 사용하였다. 중심합성법에는 Cube 모형과 Axial 모형 이 있으며 본 실험 에서는 축 점(axial point), 중심점(center point), 요인 실험점(cube point) 을 갖는 Cube 모형으로 설계하여 총 27 회 실험하였다.

성능/효과

1) 본 실험에서 사용된 인자인 주축회전속도, 이송속도, 반경방향 절입량, 윤활유량은 MQL 밀링가공의 절삭성에 영향을 미치는 주요 인자들이다. 절삭력의 경우 이송속도, 반경방향 절입량이, 표면 거칠기는 주축회전속도, 반경방향 절입량이, 공구마모에서는 이송속도, 반경방향 절입량이 각각 다른 인자들에 비해 큰 영향을 미친다.
2) 반응표면분석을 통해 절삭력, 표면 거칠기, 공구마모의 분산분석과 이차 다항 회귀모델을 구축하여 정확한 예측이 가능하다고 판단되어진다.
표면 거칠기에서는 4개의 인자 모두 큰 영향을 미치고 있다. 4 개의 인자가 표면 거칠기에 미치는 영향은' 비선형으로 나타났으며, 윤활유의 양이 많을수록 표면 거칠기가 좋게 나타난다. 공구마모는 이송속도가 공구마모에 가장 큰 영향을 미치며, 이송속도가 빠를수록 공구마모의 양이 작게 나타난다는 것을 보여 준다.
4 개의 인자가 표면 거칠기에 미치는 영향은' 비선형으로 나타났으며, 윤활유의 양이 많을수록 표면 거칠기가 좋게 나타난다. 공구마모는 이송속도가 공구마모에 가장 큰 영향을 미치며, 이송속도가 빠를수록 공구마모의 양이 작게 나타난다는 것을 보여 준다.
실험을 통해 얻어진 공구마모 데이터로 분산분석 결과로 결정계수가 0.899 로 나타나 분석을 통하여 얻어진 회귀식이 89.9%의 설명력을 가짐으로 회귀모형의 구축이 잘 이루어졌다고 판단되어지며 적합결여에 대한 유의 확률도 0.065 이므로 선택한 회귀모형은 적합하다고 판단되어진다. 위의 분석 결과로부터 MQL 밀링가공 시 주축회전수, 이송속도, 절삭 깊이, 윤활유량에 따른 표면 거칠기를 나타내는 2차 다항식을 최소자승법으로 나타내었다.
실험을 통해 얻어진 절삭력으로 분산분석 결과는 결정계수가 0.998 로 나타나 분석을 통하여 얻어진 회귀식이 99.8%의 설명력을 가짐으로 회귀모형의 구축이 잘 이루어졌다고 판단되어지며 적합 결여에 대한 유의 확률도 0.057 로써 0.05 보다 크므로 선택한 회귀모형은 적합하다고 판단되어 진다. 결정계수(Jf)는 회귀식이 갖는 설명 력의 효율성을 비교하기 위해 사용되는 통계량이다.
실험을 통해 얻어진 표면 거칠기로 분산분석 결과로 결정계수가 0.927 로 나타나 분석을 통하여 얻어진 회귀식이 92.7%의 설명력을 가짐으로 회귀모형의 구축이 잘 이루어졌다고 판단되어지며 적합 결여에 대한 유의 확률도 0.054 이므로 선택한 회귀모형은 적합하다고 판단되어 진다.
위의 분석결과로부터 MQL 밀링 가공 시 주축회전수, 이송속도, 절삭 깊이, 윤활유량에 따른 표면 거칠기를 나타내는 2차 다항식을 최소자승법으로 나타내었다.
위의 분석결과로부터 MQL 밀링 가공 시 주축회전수, 이송속도, 절삭 깊이, 윤활유량에 따른 절삭력을 나타내는 2차 다항식을 최소자승법으로 나타내었다.
위의 분석결과로부터 MQL 밀링 가공 시 주축회전수, 이송속도, 절삭 깊이, 윤활유량에 따른 표면 거칠기를 나타내는 2차 다항식을 최소자승법으로 나타내었다.
Table 9는 분석 으로 얻어진 예상된 절삭성과 2 회의 실험을 통해 얻어진 결과 값의 평균값을 나타낸 것이다. 절삭력, 표면 거칠기, 공구마모의 실험에서 예측한 값과 실험 결과의 값이 오차범위 이내에서 거의 일치 한다고 판단하고 추정한 회귀모형에 의해 제시된 식이 잘 맞음을 확인 하였다. 따라서 회귀모형의 식을 이용하여 절삭력, 표면 거칠기, 공구마모를 예측할 수 있다고 판단되어 진다.
절삭력과 표면 거칠기의 결과 값은 초기 400otot 의 가공 중 4 번의 측정을 한 데이터의 평균값이며, 공구마모의 결과 값은 12m 가공지점에 대한 값이다.
절삭력에는 이송속도와 절입량이 낮을수록 절삭력 값이 작게 나왔으며, 주축속도와 윤활유의 양은 큰 영향을 미치지 않았다. 표면 거칠기에서는 4개의 인자 모두 큰 영향을 미치고 있다.
통해서 알 수 있다. 표면 거칠기의 경우는 주축회전속도와 반경방향 절입량의 관계를 보았을 때 두 변수 모두 작을 때 표면 거칠기가 양호하게 나타났다. 공구마모는 이 송속도가 높고 반경방향절입량이 작을 때 양호하게 나타났다.

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