Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/49914
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorสมเกียรติ ตั้งจิตสิตเจริญen_US
dc.contributor.authorทองพรรณราย มัยโชติen_US
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์en_US
dc.date.accessioned2016-11-30T05:39:18Z-
dc.date.available2016-11-30T05:39:18Z-
dc.date.issued2558en_US
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/49914-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2558en_US
dc.description.abstractงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอสมการทำนายความขรุขระผิวชิ้นงานในระหว่างกระบวนการกลึงเหล็กกล้าคาร์บอน ด้วยใบมีดคาร์ไบด์เคลือบผิว โดยศึกษาลักษณะความถี่ของสัญญาณแรงตัดพลวัตที่เกิดขึ้นในขณะกลึงชิ้นงาน โดยประยุกต์ใช้การแปลงเวฟเลทชนิดดอเบชีส์มาช่วยวิเคราะห์ และแยกสัญญาณแรงตัดพลวัตออกเป็นหลายระดับชั้น เพื่อชี้บ่งสัญญาณแรงตัดพลวัตที่เกิดจากการแตกหักของเศษโลหะ สัญญาณความขรุขระผิวชิ้นงานและสัญญาณรบกวนอื่นจากสัญญาณแรงตัดพลวัตที่เกิดขึ้น ผลการแปลงเวฟเลทของสัญญาณแรงตัดพลวัต สามารถอธิบายการเกิดเศษโลหะแบบแตกหักและเศษโลหะแบบต่อเนื่อง รวมถึงความขรุขระผิวชิ้นงานจากแรงตัดพลวัตได้อย่างละเอียด โดยที่ความสัมพันธ์ระหว่างความขรุขระผิวชิ้นงานและปัจจัยต่างๆ อาทิเช่น ความเร็วตัด อัตราการป้อนตัด ความลึกตัด รัศมีจมูกมีด มุมคายเศษโลหะ ได้ถูกนำมาพิจารณาในงานวิจัยนี้ร่วมด้วย ซึ่งปัจจัยเหล่านี้ล้วนส่งผลต่อความขรุขระผิวชิ้นงานในขณะตัด ซึ่งความถี่ของการแตกหักจากเศษโลหะจะเกิดขึ้นที่ระดับต่ำในการแปลงเวฟเลทของสัญญาณแรงตัดพลวัต และความถี่ของความขรุขระผิวชิ้นงานจะเกิดขึ้นในระดับสูงในการแปลงเวฟเลทสัญญาณของแรงตัดพลวัต โดยที่ความถี่ของความขรุขระผิวชิ้นงานจะเกิดขึ้นเสมอที่ระดับ 5 จากการแปลงเวฟเลทไม่ว่าเงื่อนไขในการตัดจะเปลี่ยนแปลงไป ดังนั้นจึงนำฟังก์ชันเอกโปเนนเชียลมาใช้พัฒนาสมการทำนายความขรุขระผิวชิ้นงานขณะตัด โดยการวิเคราะห์สมการถดถอยพหุคูณเพื่อหาค่าสัมประสิทธิ์ด้วยวิธีการกำลังสองน้อยที่สุด ที่ระดับความเชื่อมั่น 95% พบว่าสมการทำนายค่าความขรุขระผิวชิ้นงานเฉลี่ยขณะตัด มีค่าความแม่นยำเท่ากับ 92.78% และสมการทำนายค่าความขรุขระผิวชิ้นงานสูงสุดขณะตัด มีค่าความแม่นยำเท่ากับ 93.46% ซึ่งสูงกว่างานวิจัยที่ผ่านมาen_US
dc.description.abstractalternativeThe aim of the research is to identify the frequency of dynamic cutting forces occurred from the chip formation and the noise signals out from the original signals in order to predict the surface roughness during the cutting by utilizing the Daubachies wavelet transform. Not only the broken chip and the continuous chip but also the surface roughness can be explained by the use of the wavelet transform of dynamic cutting forces in both time domain and frequency domain. The relation between the surface roughness and other factors such as the cutting speed, the feed rate, the depth of cut, the tool nose radius and the rake angle is analyzed in this research which affect to the surface roughness during the cutting. The experimental results have showed that the chip breaking frequency appears at the low level of the wavelet transform of dynamic cutting forces. However, the surface roughness frequency occurs at the higher level of the wavelet transform of dynamic forces. The surface roughness frequency will certainly occur at the 5th level of the wavelet transform. The multiple regression analysis is utilized to obtain the regression coefficients by using the least square method at 95% confident level. The proposed model has been proved with the high accuracy of 91.89% for the average surface roughness and 91.79% for the average maximum height of the surface roughnessen_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2015.1304-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectความหยาบผิว
dc.subjectเวฟเล็ต (คณิตศาสตร์)
dc.subjectเหล็กกล้าคาร์บอน
dc.subjectSurface roughness
dc.subjectWavelets (Mathematics)
dc.subjectCarbon steel
dc.titleการทำนายความขรุขระของผิวชิ้นงานในกระบวนการกลึงโดยประยุกต์ใช้การแปลงเวฟเลทของ แรงตัดพลวัตen_US
dc.title.alternativeIn process surface roughness prediction in turning process utilizing wavelet transform of dynamic cutting force.en_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineวิศวกรรมอุตสาหการen_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorSomkiat.Ta@Chula.ac.th,smart_tee@hotmail.comen_US
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2015.1304-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5570914021.pdf20.93 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.