Al합금 PCD 선삭가공에서 회귀분석에 의한 표면거칠기 예측에 관한 연구 :Prediction of Surface Roughness on the PCD Tool Turned Aluminum Alloys by Using Regression Analysis

이선우

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 이선우 (충남대학교, 忠南大學校大學院)

지도교수: 李東周

발행연도: 2013

저작권: 충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수8

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2013

Al합금 PCD 선삭가공에서 회귀분석에 의한 표면거칠기 예측에 관한 연구

이선우 기계공학과 2013.01 학위논문

2012

Al5083 PCD 선삭가공에서 회귀분석에 의한 표면거칠기 예측

이선우 , 이동주 한국기계가공학회지 2012.12 학술저널

Al합금 PCD 선산가공에서 회귀분석에 의한 표면거칠기 예측

이선우 , 이동주 한국기계가공학회지 2012.06 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

제품의 가공정밀도를 판정하는 기준의 하나로 표면거칠기가 활용되고 있으나 표면거칠기의 예측은 가공에 미치는 절삭 인자가 많아 이론식의 접근이 매우 어려워, 산업현장에서는 주로 제품을 실제 가공하여 얻어지는 경험치를 활용하게 된다. 이 때문에 작업자의 숙련도가 곧 제품의 정밀도로 이어지며, 양품 여부가 좌우된다. 최근에는 이런 절삭가공에 있어 미리 표면거칠기를 예측하고자 하는 연구들이 전개되어지고 있으며, 그중 신뢰성이 매우 높은 것 중 하나가 수학적 통계방식인 회귀분석이다.
회귀분석에 관한 최근 연구는 엔드밀 가공시에 미치는 영향과 공구수명에 미치는 영향, 선삭에서 절삭력을 예측한 연구 등이 수행되어 지고 있다. 그러나 다이아몬드공구를 이용한 비철금속 가공에 관한 연구는 그리 활발히 진행되어지고 있지 않다.
다이아몬드공구를 활용한 비철금속의 가공분야는 최근까지 각종 Lens 금형 제작과 같은 고정도의 제어가 가능한 초정밀가공분야에서만 연구가 진행되어져 왔다. 그러나 다결정다이아몬드(PCD)공구가 메이커들로부터 규격화 되어 일반 CNC가공분야에도 대폭 확대되어 보급되면서 PCD공구를 이용한 비철금속 가공에 관한 연구도 많이 필요한 상황이다. PCD공구를 이용한 비철금속 절삭가공은 적정 절삭조건에서 가공성이 매우 좋아 공구의 형상이 소재에 거의 동일하게 전사되어진다. 따라서 표면거칠기를 측정해 보면, 다른 철계금속의 가공에서는 볼 수 없는 매우 좋은 즉, 이론값과 거의 비슷한 결과를 얻을 수 있다. 이 때문에 회귀분석을 통한 표면거칠기의 예측은 현장에서 작업자가 원하는 제품의 정밀도를 결정하고 절삭조건을 선정할 때 시행착오를 크게 줄일 수 있으며, 시간과 비용을 아낄 수 있는 매우 경제적인 수학적 접근방법이다.
본 연구에서는 CNC선삭가공을 통해 PCD공구가 4종의 알루미늄합금에 미치는 표면거칠기에 대한 연구와 실험으로 얻어진 표면거칠기 데이터를 활용한 회귀분석으로 향후 거칠기 값을 예측할 수 있는 실험식을 도출하고자 한다

#Regression Analysis #Diamond Tool #PCD #Surface Roughness

제 1 장 서 론 1
1.1 연구배경 1
1.2 연구동향 3
1.3 연구목적 및 범위 5
제 2 장 관련이론 6
2.1 고정밀(高精密) 절삭 6
2.2 다이아몬드공구 9
2.3 표면거칠기 15
2.4 회귀분석 21
2.5 분산분석 26
제 3 장 실 험 30
3.1 실험장비 30
3.2 절삭공구 32
3.3 피삭재 33
3.4 측정장비 36
3.5 실험방법 38
제 4 장 실험결과 및 고찰 42
4.1 표면형상 42
4.1.1 이송 변화에 따른 가공표면형상 분석 42
4.1.2 절삭속도 변화에 따른 가공표면형상 분석 44
4.1.3 재종에 따른 가공표면형상 분석 48
4.2 표면거칠기 50
4.2.1 최대높이거칠기(Rt) 50
4.2.2 중심선평균거칠기(Ra) 58
4.2.3 제곱평균거칠기(Rq) 66
4.2.4 절삭속도가 표면거칠기에 미치는 영향 74
4.3 회귀분석 80
4.3.1 최대높이거칠기(Rt) 80
가. Al2024 80
나. Al5083 86
다. Al6061 92
라. Al7075 98
마. 알루미늄합금 4종의 회귀방정식 경향분석 104
4.3.2 중심선평균거칠기(Ra)
가. Al2024 107
나. Al5083 112
다. Al6061 117
라. Al7075 122
4.3.3 제곱평균거칠기(Rq)
가. Al2024 127
나. Al5083 132
다. Al6061 137
라. Al7075 142
제 5 장 결 론 147
참고문헌 150
Abstract 159

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)