[논문]유전 알고리즘을 이용한 공구 수명 예측 최적화

공정식

doi:10.5762/kais.2018.19.11.338

유전 알고리즘을 이용한 공구 수명 예측 최적화
Optimization of the Tool Life Prediction Using Genetic Algorithm 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.19 no.11, 2018년, pp.338 - 343

초록
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최근 금형산업과 다양한 산업에서 사용되고 있는 CNC 공작기계는 제품 공정 증가에 따라 작업효율, 생산 품질과 작업자의 안전성이 중요해지고 있다. 특히 4차 산업으로 산업구조가 바뀜에 따라 CNC 공작기계는 기존의 고정밀, 고능률화를 넘어 ICT 스마트 가공에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이에 CNC 절삭가공 시 생산제품의 품질을 균일하게 하고 재현성을 향상시키기 위한 다양한 공구 수명 예측 연구가 진행되어 왔다. 이러한 과정에서 기존의 확장된 Taylor 공구 수명식을 이용하여 공구 수명을 예측하였을 경우 예측결과와 실제 실험 결과와의 오차가 상당하다. 이에 본 논문에서는 공구 수명 관련 가공 실험을 통해 공구 수명에 대한 데이터를 확보 한 후 이를 기초로 유전알고리즘을 이용하여 최적의 공구 수명 매개변수를 추정하였다. 이때 공구 수명에 관련하여 공구 마모 관련 정보를 삽입하여 공구 마모량에 따른 공구 수명을 정확하게 예측할 수 있도록 구성하였으며, 이를 통해 공구 수명식을 보다 정확하게 최적화할 수 있도록 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, a computer numerical control (CNC) machine is used widely for mold making in various industries. In the operation of a CNC machine, the production quality and safety of workers are becoming increasingly important as the product process increases. A variety of tool life prediction studies has been conducted to standardize the quality of production and improve reproducibility. When the tool life is predicted using the conventional tool life equation, there is a large error between the experimental result and result by the conventional tool life equation. In this paper, an algorithm that can predict the precise tool life was implemented using a genetic algorithm.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Flank wear according to cutting time
그림 Fig. 2. Experimental Result by cutting condition by Table 1
표 Table 1. Cutting experiment environment
표 Table 2. Cutting Condition and experimental result
표 Table 3. Parameter results at equation (2)
표 Table 4. Result of time prediction by using extended Taylor tool life equation
그림 Fig. 3. Genetic Flow
표 Table 5. Parameters of genetic algorithm
그림 Fig. 4. Experimental result aboue new experiment
표 Table 6. Parameter results by using genetic algorithm at equation (3)
표 Table 7. Result of time prediction by using genetic algorithm
표 Table 8. Cutting Condition and experimental result about new experiment
표 Table 9. New result of time prediction by using genetic algorithm

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 공구수명을 정확하게 예측할 수 있는 공구수명식을 최적화하였다. 그리고 실험결과와 비교를 통해 유전알고리즘을 통한 공구수명식의 최적화 성능을 확인하였다.

제안 방법

Table 1의 가공 실험 환경을 기반으로 공구 수명을 예측하기 위해 절삭속도와 이송속도를 달리하여 공구 마모 실험을 수행하였다. 그림 2는 Table 1의 가공 환경에 대해 일련의 가공 조건을 가했을 때에 대한 공구 마모 결과 사진이며, Table 2는 이때의 가공 조건 및 실험을 통한 공구 수명 측정 결과이다.
유전 알고리즘 상에서 최적의 공구 수명을 정확하게 예측할 수 있도록 기존의 확장 Taylor 공구 수명식을 수정 보완하였다. 기존의 확장 Taylor 공구 수명식인 식 (2)를 기준으로 공구 마모량과 관련된 변수를 추가한 식 (3)을 이용하여 공구 수명식을 수정 보완하였다.
이에 본 논문에서는 기존의 실험데이터를 이용하여 공구 수명 인자를 추정하는 방법 대신에 유전알고리즘 [8,9]을 이용하여 공구 수명 관련 인자를 추정할 수 있도록 하였다. 또한 기존의 Taylor 공구수명식에서 다루지 않고 있는 공구 마모량을 고려, 정확한 공구 수명 시간을 추론할 수 있도록 공구 수명식을 수정 보완하였다. 이를 통해 기존 실험 데이터에 대해 공구 수명 관계식을 추론한 후 실제 실험 결과와 비교하여 공구 수명에 대한 예측치를 높일 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 적용하는데 있어서 먼저 몇몇의 실험을 통해 나타난 결과를 기초로 유전알고리즘 적용하여 공구 수명식 상에서 나타나는 최적의 데이터를 추출할 수 있도록 하였다. 그림 3은 본 논문에서 적용한 유전 알고리즘의 흐름도이다.
또한 기존의 Taylor 공구수명식에서 다루지 않고 있는 공구 마모량을 고려, 정확한 공구 수명 시간을 추론할 수 있도록 공구 수명식을 수정 보완하였다. 이를 통해 기존 실험 데이터에 대해 공구 수명 관계식을 추론한 후 실제 실험 결과와 비교하여 공구 수명에 대한 예측치를 높일 수 있도록 하였다. 이러한 과정을 통해 공구 사용 조건에 따른 정확한 공구 수명을 추정할 수 있었고 실제 실험 데이터와 비교를 통해 이를 검증하였다
이에 식 (3)에서는 확장 Taylor 공구 마모식에서 공구 마모량(\(w\))을 대입할 수 있도록 1차 함수를 추가하였다. 이에 따라 공구 수명식이 복잡해졌으며 계산해야 할 각 공구 변수인 p, q, a, b의 연관관계가 복잡해져 이를 극복하기 위해 유전알고리즘을 적용하였다. Table 5는 이때 유전 알고리즘의 각 매개 변수이다.
이에 본 논문에서는 기존의 실험데이터를 이용하여 공구 수명 인자를 추정하는 방법 대신에 유전알고리즘 [8,9]을 이용하여 공구 수명 관련 인자를 추정할 수 있도록 하였다. 또한 기존의 Taylor 공구수명식에서 다루지 않고 있는 공구 마모량을 고려, 정확한 공구 수명 시간을 추론할 수 있도록 공구 수명식을 수정 보완하였다.
이제 기존에 제시되지 않았던 실험 데이터에 대해 유전 알고리즘의 결과가 얼마나 정확하게 예측되는지 확인하기 위해 새로운 가공조건에서 실험을 수행하였고 이 실험 결과를 유전알고리즘 예측 결과와 비교하고자 하였다. 이를 위해 먼저 새로운 실험을 수행하였으며 Table 8은 새로운 실험에 대한 가공 및 결과이며 그림 4는 가공 결과를 나타내었다.

대상 데이터

는 실제 공구 수명 차이에 대한 평균을 나타낸다. 본 논문에서는 유전 알고리즘에 적용할 데이터로 앞의 Table 1에 제시된 6개의 데이터를 이용하였다. 이 데이 터를 기반으로 유전 알고리즘을 적용한 결과 각 변수에 대한 결과는 Table 6과 같다.

이론/모형

식(2)의 확장된 Taylor 공구 수명식을 통한 공구 수명을 예측하기 위해 공구에 대한 실험을 수행하였다. 먼저 동일 조건으로 공구 수명을 추정하기 위해 공구 가공 환경은 Table 1과 같이 구축하였다.

성능/효과

Table 7의 결과를 비교해 보았을 때, 유전 알고리즘을 통해 예측된 공구수명은 공구 마모량을 포함하고 있으며 최대 6.32%의 오차를 가지고 있어 기존의 확장된 Taylor 공구 수명식 대비 아주 정확한 공구 수명 예측이 가능해졌다.
Table 9를 보았을 때 새로운 실험과 유전알고리즘 결과를 비교해 보아도 최대 3.29%의 오차를 나타내는 것으로 확인하였으며, 확장된 Taylor 공구수명식과 비교하여 보았을 때, 유전 알고리즘을 통한 공구 수명 예측식이 최적화되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 공구수명을 정확하게 예측할 수 있는 공구수명식을 최적화하였다. 그리고 실험결과와 비교를 통해 유전알고리즘을 통한 공구수명식의 최적화 성능을 확인하였다. 본 논문결과를 통해 기존의 확장 Taylor 공구 수명식을 기반으로 한 공구 수명 예측의 한계를 극복하고 지능 알고리즘인 유전 알고리즘을 이용하여 공구 마모를 고려한 정확한 공구 수명 예측이 가능해져 향후 공구 수명을 예측, 가공품의 고품질화 및 스마트 공작 기계로의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
유전 알고리즘 상에서 최적의 공구 수명을 정확하게 예측할 수 있도록 기존의 확장 Taylor 공구 수명식을 수정 보완하였다. 기존의 확장 Taylor 공구 수명식인 식 (2)를 기준으로 공구 마모량과 관련된 변수를 추가한 식 (3)을 이용하여 공구 수명식을 수정 보완하였다.
확장된 Taylor 공구 수명식을 적용하였을 경우 실험 식과 예측된 공구 수명간의 시간 오차가 최대 36.75%가 나는 것으로 파악되었으며, 공구 수명오차가 상당한 것을 확인하였으며 이에 기존의 확장 Taylor 공구 수명식을 보완하기 위해 유전알고리즘을 적용하였다.

후속연구

그리고 실험결과와 비교를 통해 유전알고리즘을 통한 공구수명식의 최적화 성능을 확인하였다. 본 논문결과를 통해 기존의 확장 Taylor 공구 수명식을 기반으로 한 공구 수명 예측의 한계를 극복하고 지능 알고리즘인 유전 알고리즘을 이용하여 공구 마모를 고려한 정확한 공구 수명 예측이 가능해져 향후 공구 수명을 예측, 가공품의 고품질화 및 스마트 공작 기계로의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
향후 공구 가공 깊이 및 다양한 가공 조건에 대한 공구 수명을 예측할 수 있는 다각화된 공구 수명 유추에 대한 연구가 필요하며, 인공지능과 결합을 통한 가공 데이터 학습에 따른 최적 가공 및 공구 수명 예측 기술에 대한 연구가 요구된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공구 마모량 측정 방법에는 어떤것들이 있는가?	또한 절삭력 증가로 인해 공작기계의 수명에도 영향을 미치므로 공구 마모량 측정을 위한 다양한 시도가 있었다. 이에 대해 직접적인 공구수명 측정방법으로는 광학적 측정, 마멸면 화상인식, 전기 저항 변화 및 센서가 이용되었고 간접적인 방법으로는 절삭력, 동력, 음향, 절삭온도 측정, 가공물의 표면 거칠기등[1-4]을 이용하였다. 하지만 기본적으로 공구 수명 측정 방법의 경우 센서를 이용해야 하는 등의 어려움이 있어 간접적인 방법으로 공구 수명을 추정할 수 있는 방법들을 제시하였다[5-7].
	CNC 공작기계란 무엇인가?	CNC 공작기계는 컴퓨터를 이용하여 작업자의 요구에 따라 원하는 가공을 수행할 수 있는 장비로써, 자동차, 항공기, 선박등 다양한 산업분야에서 사용된다. 최근 4차 산업으로 산업구조가 바뀜에 따라 CNC 공작기계는 기존의 고정밀, 고능률화를 넘어 ICT 스마트 가공에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다.
	CNC 공작기계는 어느분야에 활용되는가?	CNC 공작기계는 컴퓨터를 이용하여 작업자의 요구에 따라 원하는 가공을 수행할 수 있는 장비로써, 자동차, 항공기, 선박등 다양한 산업분야에서 사용된다. 최근 4차 산업으로 산업구조가 바뀜에 따라 CNC 공작기계는 기존의 고정밀, 고능률화를 넘어 ICT 스마트 가공에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다.

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상세보기
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상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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