$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 금형 가공 시 최적 가공조건을 결정하기 위한 공구수명 예측 프로그램 개발
Development of tool-life prediction program to determine the optimal machining conditions in mold machining 원문보기

Design & manufacturing, v.17 no.1, 2023년, pp.7 - 12  

박순옥 (동서울대학교 기계자동차공학과) ,  김민학 (동서울대학교 기계자동차공학과) ,  이선경 (동서울대학교 기계자동차공학과) ,  정성택 (디팜스테크)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, with the emergence of the 4th industrial revolution, the demand for smart factories and factory automation is increasing. In this study, a tool life prediction program was developed to select optimal machining conditions using CNC milling equipment, which is widely used in flexible product...

Keyword

#Analysis   #Hardened Mold Steel   #Tool wear   #Tool-life prediction  

참고문헌 (9)

  1. Jung, S. T., Wi, E. C., Kim, H. J., & Baek, S. Y., Reliability verification of cutting force experiment by the 3D-FEM analysis from reverse engineering design of milling tool. J. Korea Society of Die & Mold Engineering, Vol. 13, No. 2, p. 54-59, 2019.？ 

  2. Baek, S. Y., Jung, S. T., & Park, D. Y., "A Study on Proposal of Flank Wear Criterion by Using a Built-in Current Sensor when Manufacturing the Mold Materials in a Smart Machine Tool", In MATEC Web of Conferences, Vol. 207, p. 03007, EDP Sciences, 2018.？ 

  3. Jung, S. T., Kim, S. H., Kim, H. J., Baek, S. Y., Prediction and Experiments of Cutting Forces in Down Milling of Hardened Mold Steel. Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers, Vol. 27, No. 4, p. 346-350, 2018.？ 

    상세보기 crossref

  4. Altintas, Y. "Manufacturing automation. Cambridge University Pres, New York," USA, p. 54-62, 2000.？ 

  5. Lee, S. T., & Im, Y. M., "Prediction and Experiments of cutting forces in end milling," Transactions of the korean society of machine tool Engineers, Vol. 31, No. 4, p. 9-15, 2004.？ 

  6. Khorasani, A. M., Yazdi, M. R. S., & Safizadeh, M. S. Tool life prediction in face milling machining of 7075 Al by using artificial neural networks (ANN) and Taguchi design of experiment (DOE). International Journal of Engineering and Technology, Vol. 3, No. 1, p. 30, 2011.？ 

  7. Bagri, S., Manwar, A., Varghese, A., Mujumdar, S., & Joshi, S. S., Tool wear and remaining useful life prediction in micro-milling along complex tool paths using neural networks. Journal of Manufacturing Processes, Vol. 71, p. 679-698, 2021.？ 

    상세보기 crossref

  8. He, Z., Shi, T., Xuan, J., & Li, T., Research on tool wear prediction based on temperature signals and deep learning. Wear, Vol. 478, 2021.？ 

  9. Lee, J. C., & Cho, M. W., (for the 21st century) Manufacturing Process, seoul: Munundang, p. 411-418, 2002. 

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로