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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
유해득 (Pukyong National University) 진도훈 (Kookje University) 김종도 (Jungwon University) 윤문철 (Pukyong National University)
저널정보
한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국생산제조학회지 Vol.27 No.3
발행연도
2018.6
수록면
203 - 210 (8page)
DOI
10.7735/ksmte.2018.27.3.203

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The end-milling chatter behavior is very complex and is closely related to a non-periodic dynamic property and the end-milling force; therefore, it is very difficult to detect and diagnose chatter using the end-milling force. This paper presents a novel method for detecting chatter in end milling using neural network, such as Generalized regression neural network (GRNN), Radial basis neural network(RBNN) and perceptron regardless of periodic and non-periodic forces. As a pattern criterion variable for target data, stochastic variance and kurtosis are used for the neural network configuration. By comparing the end-milling force histories with stochastic variables in the fundamental end-milling property, the time domain chatter characteristics are well reviewed, and separated and patterned well for chatter detection. These neural network results using stochastic variables show the reliability of chatter detection; furthermore, it can detect the malfunction property in end-milling and can be applied for determining the existence of chatter.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 신경회로망과 채터에 적용
3. 절삭력 실험과 그 특성분석
4. 신경회로망과 채터에 적용
5. 결론
References

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