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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영준 (Pusan National University) 박강휘 (Pusan National University) 김정석 (Pusan National University)
저널정보
한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국생산제조학회지 Vol.26 No.6
발행연도
2017.12
수록면
589 - 598 (10page)
DOI
10.7735/ksmte.2017.26.6.589

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

Inconel 718 밀링가공시 뉴로퍼지추론시스템을 이용한 표면상태감시
김영준 기계공학부 2018.01 학위논문

2017

적응형뉴로퍼지시스템을 이용한 인코넬718 밀링가공시 표면상태감시
김영준 ,  박강휘 ,  김정석 한국생산제조학회지 2017.12 학술저널

초록· 키워드

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Inconel 718 is a typical difficult-to-cut material, has low machinability. The condition of the machined surface is easily deteriorated by rapid tool wear caused by high temperature. Therefore, it is important to monitor the state of the machined surface by considering abnormal phenomena in machining. In this study, surface roughness is predicted using an ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). In wet machining, there is a limit to using sensors for signal acquisition. Thus, the cutting force and acceleration signals are obtained using only a dynamometer and acceleration sensor in the cutting process. The cutting condition and acquisition of signals were selected as input variables and the learning data for ANFIS was set according to these parameters. The ANFIS algorithm was optimized by back-propagation learning and the surface roughness value was predicted through this. The results of this study can be used to monitor surface roughness in real-time machining.
#Inconel718 #Surface roughness #ANFIS #Neural network #Milling #Neuro fuzzy

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 인코넬718 밀링가공 실험
3. 적응형뉴로퍼지시스템(ANFIS)
4. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Ulutan, D., Ozel, T., 2011, Machining Induced Surface Integrity in Titanium and Nickel Alloys: A review, International Journal of Machine Tools & Manufacture, 51:3 250-280. Alauddin, M., Baradie, M. A. El, Hashmi, M. S. J., 1995, End-milling Machinability of Inconel 718, Proc Instn Mech Engrs, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 210:1 11-23. Choudhury, I. A., Baradie, M. A. El., 1998, Machinability of Nickel- Base Super Alloys: A General Review, Journal of Materials Processing Technology, 77:1-3 278-284. Sarkar, B., Reddy, M. M., Debnath, S., 2017, Effect of Machining Parameters on Surface Finish of Inconel 718 in End Milling, MATEC, Web of the International Conference on Mechatronics and Mechanical Engineering, 95:02009 1-6. Ozcelik, B., Oktem, H., Kurtaran, H., 2005, Optimum Surface Roughness in End Milling Inconel 718 by Coupling Neural Network Model and Genetic Algorithm, Int J Adv Manuf Technol, 27:3-4 234-241.

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