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[국내논문] 공구재종에 따른 엔드밀 가공의 절삭력에 관한 통계적해석
Statistical Analysis of Cutting Force for End Milling with Different Cutting Tool Materials 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.15 no.4, 2016년, pp.86 - 91  

최만성 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

End milling is an important and common machining operation because of its versatility and capability to produce various profiles and curved surfaces. This paper presents an experimental study of the cutting force variations in the end milling of SM25C with HSS(high speed steel) and carbide tool. Thi...

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  • 내부배열에는 제어인자로 2수준계, 3수준계 등 의 직교배열표 실험배치를 하고, 외부배열은 동적 특성치 문제에서는 신호인자의 수준, 잡음인자의 수준 및 반복실 험을 고려하고, 정적 특성치 문제에서는 잡음인자의 수준 및 반복실험을 고려하여 배치한다. 2.2 SN 비 Taguchi기법의 목적은 잡음에 강한 설계를 하는 것이다. 생산현장은 재료의 다양함, 작업자의 부주의, 통제 불가 능한 외부환경 등이 있다.
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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
엔드밀 가공에서 절삭성에 영향을 미치는 인자에는 어떠한 것들이 있는가? 또한 초경합금공구는 1200℃의 높은 온도에서 고온 경도를 유지할 수 있어서 높은 절삭 속도에서 가공이 가능하다. 엔드밀 가공에서 절삭성에 영향을 미치는 인자 로는 절삭속도, 이송, 절삭깊이, 절삭방향, 공구의 재종 등 을 생각할 수 있다. 산업현장에서는 이러한 절삭조건을 경험 적으로 많이 다루고 있으나, 다양한 공작기계, 피삭 재, 공구의 종류, 윤활유, 작업자의 숙련도 등의 인자를 고려하지 못하는 실정이다.
Taguchi기법을 이용하여 잡음의 영향을 최소화하고 제어가능한 영향력이 강한 인자를 찾아내어 잡음의 영향력을 최소화하는 강건설계를 위해 필요한 기법은 무엇인가? 따라서 Taguchi기법은 잡음의 영향을 최소화하고 제어가능한 영향력이 강한 인자를 찾아내어 잡음의 영향력을 최소화하는 강건설계(robust design)가 핵심이다. 이러한 강건설계에 필요한 기법이 SN (signal-to-noise)비이다.절삭하여 총 36번의 실 험을 수행하였다.
엔드밀 가공의 활용 범위는? 엔드밀 가공은 자동차 부품, 금형산업, 항공 산업의 부품가공에 널리 이용되는 가공법으로 허용공차 이내의 정밀가공을 필요로 하고, 생산성 향상을 위한 가공시간을 단축할 필요가 있다. 엔드밀 가공은 슬로팅, 포케팅, 표면 가공 등에 널리 사용되는 기계가공법으로 엔드밀 공구재료는 일반적으로 고속도강(high speed steel) 공구나 초경합 금공구(cemented carbide tool)를 많이 사용하고 있으며, 공구의 내마모성을 증대시키고 공구수명을 고려한 코팅공 구도 사용된다.
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참고문헌 (8)

  1. Ghani, J.A., Choudhury, I.A., Hassan, H.H., "Application of Taguchi Method in the Optimization of End Milling," J. Mater. Process. Tech. Vol. 145(1) pp. 84-92, 2004. 

  2. Lin, T. R., "Experimental Design and Performance Analysis of Tin -Coated Carbide Tool in Face Milling Stainless Steel," J. Mater., Process. Technology. 5654, pp. 1-7, 2002. 

  3. Fuh, K.H., Wu, C.F., "A Proposed Statistical Model for Surface Quality Prediction in End-Milling of Al alloy," Int. J. Mach. Tool Manuf. Vol. 35(8), pp. 1187-1200, 1995. 

  4. Tsai, Y.H., Chen, J.C., Lou, S.J., "In-process Surface Recognition System Based on Neural Networks in End Milling Cutting Operations," Int. J. Mach. Tool Manuf. Vol. 39(4) , pp. 583-605, 1999. 

  5. Bouzid, W., Zghal, A., "Taguchi Method for Design Optimization of Milled Surface Roughness," Mater. Technol. Vol. 19 (3), pp. 159-162, 2004. 

  6. Ismail, F., Elbestawi, M.A., Du, R., Urbasik, K., "Generation of Milled Surfaces Including Tool Dynamic and Wear," J. Eng. Ind. T. ASME Vol. 115 (3) , pp. 245-252, 1993. 

  7. Li, H.Z. Chen, X.Q., Zeng, H., "Flank Wear of Coated Carbide Inserts in the End Milling of Inconel 718," in: Proceedings of International Conference on Precision Engineering (IcoPE2003/04), Grand Hyatt, Singapore, March 2-5, pp. 203-209, 2004. 

  8. Prickett, P.W. , Johns, C., "An Overview of Approaches to End Milling Tool Monitoring," Int. J. Mach. Tools Manuf. Vol. 39, 105-122, 1999. 

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