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엔드밀가공에서 커터회전방향에 따른 절삭력의 최적화
Optimization of Cutting Force for End Milling with the Direction of Cutter Rotation 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.16 no.2, 2017년, pp.79 - 84  

최만성 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper outlines the Taguchi optimization methodology, which is applied to optimize cutting parameters in end milling when machining STS304 with TiAlN coated SKH59 tool under up and down end milling conditions. The end milling parameters evaluated are depth of cut, spindle speed and feed rate. An...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 산업현장에서는 다양한 공작기계, 피삭재, 공구의 종류, 윤활유, 작업자의 숙련도 등의 인자를 고려하기가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 엔드밀가공에서 커터의 회전방향에 따라 절삭력을 최적화하기 위해 공정 변수를 선정하고 직교배열에 의한 실험 계획에 따라 실험을 하였다. 이 실험자료에 따라 SN비를 도출하고, 분산 분석(ANOVA)을 한 후 절삭력을 최적화하는 절삭 조건을 구하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기계가공공정에서 밀링이란? 기계가공공정에서 밀링은 산업현장에서 가장 널리 사용되는 절삭공정 중 하나이다. 엔드밀가공(end milling)은금형산업, 반도체장비산업, 항공기 산업, 자동차산업, 공작기계부문의 부품가공에 널리 이용되는 가공법으로 허용공차 이내의 정밀 가공을 필요로 한다[1,2].
밀링 머신의 장점은? 엔드 밀링 작업에 사용하는 커터를 엔드밀(end mill)이라고 하며, 그 크기에 따라 각각 테이퍼형 혹은 직선형 생크를 가지고 밀링기계의 주축에 장착된다. 밀링 머신은 전 공정을 거쳐 공구가 복잡한 공구경로를 따라서 움직이며 높은 마모로 인해 생산성과 최소비용으로 가공이 가능하도록 최적화된 프로그램기능을 가지고 있다. 그러나 고속밀링 으로 엔드밀가공을 할 경우 생산성이 떨어질 수 있으므로 이에 따른 공정모니터링이 필요하다.
엔드밀 가공에서 절삭성에 영향을 미치는 인자들의 절살조건에서 어떠한 영향을 미치는가? 엔드밀 가공에서 절삭성에 영향을 미치는 인자로는 절삭 속도, 이송, 절삭깊이, 절삭방향, 공구의 재종 등이 있다[3-6]. 이러한 인자들의 절삭조건에서 공구 마모는 절삭력, 절삭동력, 표면거칠기, 치수정도, 절삭온도상승 등에 영향을 미친다[7]. 절삭력은 공구수명에 강한 상관관 계를 가지므로 이에 대한 연구는 공정을 모니터링하는데 매우 중요한 역할을 한다[8,9].
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참고문헌 (12)

  1. Parashar Vishal, Purohit Rajesh, "Investigation of the Effects of the Machining Parameters on Material Removal Rate using Taguchi method in End Milling of Steel Grade EN19," Materials Today: Proceedings 4, pp. 336-341, 2017. 

  2. Masmiati, N., Sarhan, A.A.D., "Optimizing Cutting Parameters in Inclined End Milling for Minimum Surface Residual Stress - Taguchi Approach, Measurement Vol. 60, pp. 267-275, 2015. 

  3. Moufki. A., Coz, G. Le, Dudzinski. D., "End-Milling of Inconel 718 Superalloy - An Analytical Modelling," Procedia CIRP Vol. 58, pp. 358 - 363, 2017. 

  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. Kalpakjian, S., Schmid, S. R., "Manufacturing 7. Engineering and Technology, 5th". Prentice Hall, Inc.", NJ., 2005. 

  8. 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. 

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

  10. Montgomery, D.C., "Design and Analysis of Experiments", 6th ed. John Wiley and Sons, Inc., New York, 2004. 

  11. Lin, T., Chananda, B., "Quality Improvement of an Injection-Molded Product using Design of Experiments: a Case Study", Qual. Eng. Vol. 16 (1), pp. 99-104, 2004. 

  12. Puertas, I., Luis, C.J., "A study of Optimization of Machining Parameters for Electrical Discharge Machining of Boron Carbide", Mater. Manuf. Process. Vol. 19 (6), pp. 1041-1070, 2004. 

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