회색 관계 분석법을 이용한 초경소재 볼 엔드밀의 공구수명 향상을 위한 형상 최적화 :Geometry optimization for extending tool life of tungsten carbide ball-endmill using grey relational analysis

이종민

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 이종민 (영남대학교, 영남대학교 대학원)

지도교수: 고태조

발행연도: 2020

저작권: 영남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수6

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

회색 관계 분석법을 이용한 초경소재 볼 엔드밀의 공구수명 향상을 위한 형상 최적화

이종민 기계공학과 2020.01 학위논문

2019

유한요소해석을 이용한 초경소재 볼 엔드밀의 마모 예측

이종민 , 고태조 , 곽예인 외 1명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2019.11 학술대회자료

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

초록· 키워드

오류제보하기

초경소재 볼 엔드밀은 절삭 공구의 많은 비중을 차지하고 있으나 국산 공구의 경우, 높은 마모율로 인하여 선진사 공구 대비 낮은 공구 수명을 가지고 있다. 공구의 낮은 공구 수명에 대한 원인은 ‘형상 설계’ 분야의 기술 수준이 미흡것으로 판단된다. 그러므로, 공구수명 향상을 위한 공구의 형상 설계 개발에 대한 연구가 요구된다.
공구 마모는 절삭 공구의 수명을 결정하는 중요한 요소이며, 높은 공구 마모는 표면 조도, 치수 정확도 등과 같은 가공 품질의 저하를 유발한다. 공구 마모는 절삭 시의 여러 요인에 의해 발생하며, 절삭시 발생하는 절삭력, 절삭온도는 공구의 마모를 결정하는 중요한 출력 변수이다. 일반적으로 공구 마모 측정은 가공 실험을 통해서 수행되지만, 가공 실험을 이용하여 공구 마모를 측정하고 최적화된 공구 형상을 결정하는 것은 소모되는 많은 시간과 비용으로 인해 현실적으로 어려움이 있다. 때문에, 가공실험 대신 공구 마모의 예측을 위해 수치해석적 방법 혹은 분자역학적 측면에서 공구 마모를 측정하는 연구가 있었으나, 수치해석적 방법은 실험을 동반하고, 분자역학적 관점의 공구 마모 예측은 나노 크기의 영역에 한정되어 일반적 크기의 공구의 마모 측정에 적용시키기에 다소 어려움이 있다.
본 연구에서는 유한요소해석을 이용해 절삭 시에 발생하는 절삭력 및 절삭온도를 측정하였고, 두 가지 해석결과를 회색 관계 분석법을 이용해 단일화시켜 공구수명 향상을 위한 공구 형상 최적화 기법을 확립하였다. 소구경 초경소재 볼 엔드밀의 형상 설계 변수로 경사각, 여유각, 비틀림각을 선정하였고, 다구찌 기법을 이용해 3 요소, 5 수준으로 총 25가지의 직교배열표를 제시하였다. 3D-CAD를 이용하여 형상 설계를 진행하였고, 유한요소해석을 이용해 절삭 시에 형상에 따라 발생하는 절삭력, 절삭 온도를 측정하였다. 모든 결과를 회색 관계 분석법을 이용하여 등급화하였고, 그 결과를 기준으로 실제 공구를 제작하였다. 회색 관계 분석법 결과와 공구 마모량을 비교 및 검증하여 이 연구의 신뢰성을 확보하였고, 회색 관계 분석법을 이용하여 공구수명에 대한 형상 최적화 기법 확립 및 최적화된 형상을 도출하였다.

Tungsten carbide ball end-mill is widely used for cutting, but domestic tools have lower tool life than advanced company’s tools due to high wear rates. The reason for the low tool life of the cutting tool is judged to be insufficient technology in the ''geometry design'' field. Therefore, it is required to research on developing a geometry design of a cutting tool for improving tool life.
Tool wear is an important factor in determining tool life of cutting tools, and high amount of tool wear causes degradation of machined quality such as surface roughness, dimensional accuracy. Tool wear is caused by various factors during cutting, and cutting force and cutting temperature during cutting are important output variables that determine tool wear. Generally, tool wear measurement is performed through a machining experiment, measuring tool wear using machining experiments and determining the optimized tool geometry are practically difficult because of large amount of time and cost. For that reason, there have been studies to measure cutting tool wear in numerical analysis or molecular mechanics for prediction of cutting tool wear instead of machining experiments, but in case of numerical method is accompanied by experiments and tool wear prediction in terms of molecular mechanics is limited to nano sized areas, and thus it cannot adapts in measuring general size of tools.
In this study, the cutting force and cutting temperature generated during the cutting were measured using finite element analysis, and the tool geometry optimization technique to improve the tool life by using Grey relational analysis method unifying two analysis results. Rake angle, relief angle and helix angle were selected as the geometry parameters of the small diameter WC Ball-endmill, and 25 case’s orthogonal arrays were presented using Taguchi method. Tool geometry design was performed using 3D-CAD, and cutting force and cutting temperature generated according to tool geometry during cutting were measured by using finite element analysis. All the results were graded using the Gray relational analysis method and real tools were made based on gray relational grade. the reliability of this research was secured by comparing Grey analysis results and tool wear of machining experiments, and the geometry optimization method was established using grey relational analysis and made decision of optimized tool geometry on this study.

제1장 서론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 연구 목적 4
1.3 연구 내용 및 방법 6
1.4 기대 효과 8
제2장 이론적배경 9
2.1 절삭 이론 9
2.2 볼 엔드밀 형상 요소 10
2.3 유한요소해석 기초이론 14
2.4 회색 관계 분석법(Grey relational analysis) 16
2.4.1 회색 관계 생성(Grey relational generation) 17
2.4.2 기준 서열 정의(Reference sequence definition) 18
2.4.3 회색 관계 계수(Grey relational coefficient) 19
2.4.4 회색 관계 등급(Grey relational grade) 20
제3장 유한요소해석 21
3.1 구성방정식 21
3.2 해석 조건 25
3.2.1 공구 조건 25
3.2.2 피삭재 조건 32
3.2.3 Simulation Option 34
3.3 해석 결과 37
3.3.1 절삭력 37
3.3.2 절삭 온도 41
제4장 형상 최적화 46
4.1 회색 관계 생성(Grey relational generation) 46
4.2 기준 서열 정의(Reference sequence definition) 49
4.3 회색 관계 계수(Grey relational coefficient) 49
4.4 회색 관계 등급(Grey relational grade) 52
제5장 가공 실험 및 검증 56
5.1 가공 조건 56
5.2 가공 결과 및 분석 59
제6장 결론 65
참고문헌 66
영문요약 72
국문요약 74

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 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)