การพยากรณ์การสึกหรอของเม็ดมีดในกระบวนการกลึงซีเอ็นซีโดยใช้การแปลงเวฟเล็ต

ภทร ไชยวงค์

dc.contributor.advisor	สมเกียรติ ตั้งจิตสิตเจริญ
dc.contributor.author	ภทร ไชยวงค์
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
dc.date.accessioned	2018-09-14T05:06:33Z
dc.date.available	2018-09-14T05:06:33Z
dc.date.issued	2560
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/59489
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2560
dc.description.abstract	งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างขนาดการสึกหรอด้านข้างของเม็ดมีดกับอัตราส่วนแรงตัดพลวัตในกระบวนการกลึงเหล็กกล้าเกรด S45C โดยใช้เม็ดมีดคาร์ไบด์เคลือบผิวด้วยด้วยไททาเนียมคาร์บอนไนไตรด์กับอะลูมิเนียมออกไซด์ไทเทเนียมไนไตรด์ (TiCN+Al2O3TiN) การแปลงเวฟเล็ตถูกใช้สำหรับวิเคราะห์แรงตัดพลวัตเพื่อให้ได้สัญญาณแรงตัดอันเนื่องจากสึกหรอโดยคัดแยกสัญญาณรบกวนออก วิธีออกแบบการทดลองแบบบ็อกซ์-เบห์เคนถูกเลือกสำหรับการออกแบบการทดลอง 4 ปัจจัย 3 ระดับ ปัจจัยที่ใช้ในการทดลอง ได้แก่ ความเร็วตัด 150, 200 และ 250 m/min, อัตราการป้อนตัด 0.1, 0.2 และ 0.15 mm/rev ความลึกตัด 1, 1.2 และ 1.4 mm และรัศมีจมูกมีด 0.4, 0.8 และ 1.2 mm จากผลการทดลองพบว่า เงื่อนไขการตัดที่ทำให้อัตราการสึกหรอไวที่สุด ได้แก่ ความเร็วตัด 250 m/min อัตราการป้อนตัด 0.2 mm/rev ความลึกตัด 1.2 mm และรัศมีจมูกมีด 0.8 mm อัตราส่วนแรงตัดพลวัตมีความสัมพันธ์กับขนาดการสึกหรอด้านข้าง (Flank wear) ของเม็ดมีดอย่างมีนัยสำคัญ อัตราส่วนแรงตัดพลวัตลดลงเมื่อขนาดการสึกหรอเพิ่มขึ้น ถึงแม้ว่าเงื่อนไขการตัดจะเปลี่ยนไปอย่างไร อัตราส่วนแรงตัดพลวัตยังคงมีแนวโน้มเหมือนเดิม ด้วยเหตุนี้เองอัตราส่วนแรงตัดพลวัตจึงถูกนำเสนอเพื่อใช้สำหรับพัฒนาสมการพยากรณ์ขนาดการสึกหรอของเม็ดมีดในรูปแบบฟังก์ชั่นเอกซ์โพเนนเชียลที่ระดับความเชื่อมั่น 95% การวิเคราะห์การถดถอยพหูคูณถูกนำมาใช้เพื่อหาค่าสัมประสิทธิ์ด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด สมการพยากรณ์ขนาดการสึกหรอของเม็ดมีดที่ได้ให้ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R2) เท่ากับ 86.45% และจากสัมประสิทธิ์ของปัจจัยแต่ละตัวทำให้ทราบว่า อัตราส่วนแรงตัดพลวัตมีอิทธิพลต่อขนาดการสึกหรอมากที่สุด รองลงมาคือ ความเร็วตัด อัตราการป้อนตัด ความลึกตัด และรัศมีจมูกมีดตามลำดับ นอกจากนี้สมการพยากรณ์ถูกตรวจสอบความแม่นยำพบว่า ให้ค่าความแม่นยำเท่ากับ 93.85%
dc.description.abstractalternative	The objective of this research is to study the relation between tool flank wear and dynamic cutting force ratio in turning process with steel S45C. Cutting tool is utilized CVD coated (TiCN+Al2O3TiN) insert. The wavelet transform is utilized for dynamic cutting force analysis where obtained cutting force signal base on tool wear signal by filter noise. The Box-Behnken design of experiment is selected for design experimental with 4 factors 3 levels. There are 4 factors including cutting speed 150, 200 and 250 m/min feed rate 0.1, 0.15 and 0.2 mm/rev depth of cut 1, 1.2 and 1.4 mm and nose radius 0.4, 0.8 and 1.2 mm. The results of experiment show that the fastest of tool wear rate came from the cutting condition including cutting speed 250 m/min, feed rate 0.2 mm/rev, depth of cut 1.2 mm and nose radius 0.8 mm. The dynamic cutting force ratio has significantly associated with the tool flank wear. The dynamic cutting force ratio is decreased when the tool wear is big. Trend of dynamic cutting force is not changed even through the cutting condition is changed. Hence, the dynamic cutting force is provided for developed tool wear prediction model which applied exponential function with 95% significant. The multiple regression analysis is utilized for found out coefficient of factor by least mean square method. The tool wear prediction model provided coefficient of determination (R2) equal to 86.45% and coefficient of each factor show that the most influential factor on tool wear is dynamic cutting force ration followed by cutting speed, feed rate, depth of cut and nose radial respectively. Accordingly, the tool wear prediction model is verified and accuracy equal to 93.85%.
dc.language.iso	th
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.relation.uri	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2017.1440
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.subject	Machining
dc.subject	การตัดวัสดุด้วยเครื่องกล
dc.title	การพยากรณ์การสึกหรอของเม็ดมีดในกระบวนการกลึงซีเอ็นซีโดยใช้การแปลงเวฟเล็ต
dc.title.alternative	Prediction of tool wear in CNC turning process by utilizing wavelet transform
dc.type	Thesis
dc.degree.name	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
dc.degree.level	ปริญญาโท
dc.degree.discipline	วิศวกรรมอุตสาหการ
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.email.advisor	Somkiat.Ta@Chula.ac.th,smart_tee@hotmail.com
dc.identifier.DOI	10.58837/CHULA.THE.2017.1440