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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최수진 (한국폴리텍VII대학) 이동주 (공주대학교) 황승국 (한국폴리텍VII대학)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제20권 제9호
발행연도
2021.9
수록면
90 - 96 (7page)

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As real-time data of factories can be collected using various sensors, the adaptation of intelligent unmanned processing systems is spreading via the establishment of smart factories. In intelligent unmanned processing systems, data are collected in real time using sensors. The equipment is controlled by predicting future situations using the collected data. Particularly, a technology for the prediction of tool wear and for determining the exact timing of tool replacement is needed to prevent defected or unprocessed products due to tool breakage or tool wear. Directly measuring the tool wear in real time is difficult during the cutting process in milling. Therefore, tool wear should be predicted indirectly by analyzing the cutting load of the main spindle, current, vibration, noise, etc. In this study, data from the current and acceleration sensors; displacement data along the X, Y, and Z axes; tool wear value, and shape change data observed using Newroview were collected from the high-speed, two-edge, flat-end mill machining process of SKD11 steel. The support vector machine technique (machine learning technique) was applied to predict the amount of tool wear using the aforementioned data. Additionally, the prediction accuracies of all kernels were compared.
#Tool Wear(공구마모) #CNC Machinnig(CNC가공) #Support Vector Machine(서포트벡터머신)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험방법
3. 분석 및 고찰
4. 결론
REFERENCES

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