정밀 엔지니어링 부품 산업

이 연구는 완전한 재현성을 보장하기 위해 단계별 실험 레이아웃을 따릅니다. 각 가공 시험은 표준화된 도구 경로, 동일한 도구 형상 및 제어된 환경 설정을 사용하여 수행되었습니다. 공정 전반에 걸쳐 치수 정확도, 표면 거칠기 및 열 변화가 추적되었습니다. 설계 고려 사항은 (a) 미세 변형 시 고정 장치 시스템의 안정성, (b) 공구 경로 생성 전략, (c) 절단 속도와 열 축적 간의 상호 작용이라는 세 가지 핵심 요소에 중점을 두었습니다.

데이터는 알루미늄 6061-T6, 스테인리스강 304 및 티타늄 등급 5에서 생산된 240개의 가공 샘플에서 수집되었습니다. 기본 형상은 2μm 반복성을 갖춘 보정된 CMM을 사용하여 측정되었습니다. 절단 영역 근처에 배치된 내장형 열전대를 사용하여 온도 데이터를 모니터링했습니다. 모든 측정값은 자동으로 기록되어 통합 데이터세트에 저장되었습니다.

5축 CNC 머시닝 센터(12,000rpm 스핀들)를 사용하여 제어된 테스트를 실행했습니다. 표면 품질 분석은 백색광 간섭계에 의존했습니다. 통계적 평가에서는 재료 관련 변동을 분리하기 위해 선형 혼합 효과 모델을 사용했습니다. 실험 설정을 통해 완전한 복제가 가능하므로 결과를 독립적으로 확인할 수 있습니다.

표 1에는 세 가지 공정 전략에 대한 허용 오차 결과가 요약되어 있습니다.

표 1 가공 전략 전반에 걸친 공차 편차
(3줄 테이블 형식 적용)

적응형 피드 제어로 편차가 18% 감소했으며, 하이브리드 다축 가공으로 재료 전반에 걸쳐 최고의 안정성을 달성했습니다. 티타늄 샘플은 최대 온도 상승이 알루미늄의 약 2배인 46°C에 달하는 가장 큰 열 구동 변형을 나타냈습니다.

다축 작업 흐름에 대해 발표된 연구에서는 종종 효율성 개선을 강조하지만 재료별 열 드리프트 측정을 제공하는 경우는 거의 없습니다. 현재 결과는 이전 열 모델 예측과 일치하는 일관된 패턴을 보여 주지만 도구 경로 방향과 열 전도 사이의 새로운 정량화된 관계는 정확도 향상을 설명하는 보다 명확한 메커니즘을 제공합니다.

두 가지 혁신은 측정 가능한 증거로 뒷받침됩니다.

• 적응형 피드 전략은 도구 부하 변동을 직접적으로 안정화하여 공차 제어를 개선합니다.
• 재료별 열 지도는 최적의 도구 경로 방향을 결정하여 변형을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

두 가지 혁신 모두 주관적인 해석이 아닌 통제된 데이터에서 나타납니다.

공차 편차는 동적 절삭력 변화에 크게 영향을 받습니다. 적응형 피드 밀링은 ​​이러한 변동을 완화하여 보다 일관된 형상을 생성합니다. 도구 경로 방향은 열 방출 경로도 수정합니다. 티타늄의 낮은 열전도율은 더 높은 열 구배를 가져오는 반면, 알루미늄은 열을 더 고르게 분배합니다. 이는 서로 다른 변형 프로필을 설명합니다.

실험은 온도가 조절되는 작업장에서 수행되었으며, 이는 습도, 주변 온도 또는 기계 마모로 인해 성능이 달라질 수 있는 실제 공장 조건과 다를 수 있습니다. 세 가지 자료만 연구되어 결론의 일반성이 제한되었습니다.

항공우주, 의료, 로봇 공학 부품을 생산하는 공장에서는 이러한 결과를 적용하여 고정밀 배치를 안정화할 수 있습니다. 각 합금의 열적 거동에 따라 고정 전략과 공구 경로 방향을 조정하면 상당한 장비 업그레이드 없이 반복성을 향상시킬 수 있는 실행 가능한 경로가 제공됩니다.

이 연구는 일반적인 엔지니어링 합금 전반에 걸쳐 가공 ​​전략을 평가하기 위한 재현 가능한 방법론을 확립합니다. 데이터에 따르면 적응형 피드 제어와 최적화된 다축 도구 경로가 공차 드리프트를 크게 줄여줍니다. 재료별 열 전달 특성을 이해하면 치수 안정성이 더욱 향상됩니다. 이러한 통찰력은 보다 예측 가능한 제조 결과를 지원하고 자동화된 도구 경로 생성 및 실시간 스핀들 부하 피드백 시스템에 대한 연구를 확장하기 위한 기반을 제공합니다.