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한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.14 No.6
발행연도
2005.12
수록면
16 - 21 (6page)

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The cutting characteristics of hardened steel(AISI 52100) by PCBN tools is investigated with respect to cutting force, workpiece surface roughness and tool flank wear by the vision system. Hard turning is carried out with various cutting conditions; spindle rotational speed, depth of cut and feed rate. Backpropagation neural networks(BPNs) are used for detection of tool wear. The input vectors of neural network comprise of spindle rotational speed, feed rates, vision flank wear, and thrust force signals. The output is the tool wear state which is either usable or failure. The detection of the abnormal states using BPNs achieves 96.8% reliability even when the spindle rotational speed and feedrate are changed.
#Tool wear(공구마모) #Hard turning(고경도강 선식) #Backpropagation neural networks(오류역전과 신경회로망) #PCBN tool(CBN 입방격자 소결공구)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험장치 및 방법
3. 실험결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

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[학술지(정기간행물)] - / 2003 / "Development of a Tool Wear-monitoring System for Hard Turning" : 973 ~ 985 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2002 / Machining Hardened Steel with Polycrystalline Cubic Boron Nitride Cutting Tools google schola [학술지(정기간행물)] - / pp.233-238. / Self-Organizing Neural Network Application to Drill Wear Classification 116 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999 / Prediction of Tool Wear using Neural Networks google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997 / "A Method of Using Neural Networks and Inverse Kinematics for Machine Tools Error Estimation and Correction" 119 : 247 ~ 254 google schola

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