CFRP 트리밍을 위한 초경 엔드밀 대 다이아몬드 엔드밀

외래 합금 기계화 2024년 전 세계적으로 도구 손해의 2.8B 달러 (IMTS 보고서) 를 차지했습니다. 실증적 방법들이 공장 바닥을 지배하고 있지만 2025년 ASME 연구에서는 그 비효율성이 확인되었습니다. 제조업자 파라미터 캘리브레이션 중에 12~18%의 작업 조각이 폐기된다고 보고합니다. 이 연구는 두 가지 결함을 해결합니다.

• G 코드 발전기에서 실시간 열 보상 부족

• 제조업체가 지정한 속도 (일반적으로 ±20% 변동) 에 과도하게 의존하는 것

방법론

1.모델 설계

알고리즘은 다음을 결합합니다.

• 열량 예측: 코만두리-후 방정식 수정

• 도구 마모 추정: 음향 방출 (AE) 신호 (50350 kHz) 를 통해 측면 마모 추적

2.데이터 입력

• 재료 특성: EBSD 스캔에서 얻은 3D 이방성 맵

• 기계 동역학: 볼스크류 유연성 (≤0.003 mm/N) 및 스핀들 런아웃 (≤1µm)

3.검증 프로토콜

DMG MORI NTX 1000 (12K RPM) 기계와 Kistler 9257B 다이나모미터를 사용하여 테스트 수행

결과 및 분석

1.성능 지표

• 설치 시간: 4.7시간 → 1.6시간

• 공구 수명: 38개 부품 → 61개 부품

• 표면 마감: Ra 1.8 µm → Ra 0.6 µm

2.비용 영향

• 항공우주 등급의 Inconel 718 사용 시 100개 부품당 2,400달러 절감

• 에너지 소비량 22% 감소 (ISO 14955-1 테스트를 통해 확인)

토론

1.주요 장점

• 동적 적응: 공구 마모(측면 마모 ≥0.2mm 시 재계산)에 따라 조정

• 소재 무관성: GRCop-84(Cu-8Cr-4Nb)와 같은 그래디언트 소재 처리 가능

2.제한 사항

• 사전에 입력된 기계 강성 프로파일 필요

• 아직 마이크로 밀링(<0.5mm 공구)에 최적화되지 않음

결론

이 모델은 다음 요소를 통해 합금 가공 시 추정 작업을 제거합니다:

• 물리 기반 파라미터 생성

• 실시간 AE 피드백 통합

향후 작업은 EDM 및 추가 혼합 시스템으로 확장될 예정입니다.