최종 모따기 단계에서 모서리 치핑으로 인해 사용할 수 없게 된 고가치 정밀 부품을 상상해 보십시오. 이러한 위험은 현대 제조에서는 용납될 수 없습니다. 금속 가공의 중요한 마무리 공정인 챔퍼 밀링에는 세부 사항에 세심한 주의가 필요합니다. 이 기사에서는 모따기 밀링 공정을 최적화하고 효율성을 높이면서 불량률을 줄이는 데이터 중심 접근 방식을 살펴봅니다.
챔퍼 밀링은 디버링, V 홈 형성, 언더컷팅, 용접 준비, 모서리 마무리 등 산업 전반에 걸쳐 다양한 용도로 사용됩니다. 도구 선택은 다음과 같은 일반적인 옵션을 포함하여 응용 분야에 따라 다릅니다.
최적의 도구 선택에는 여러 요소에 대한 분석이 필요합니다.
사례 연구:엔진 블록 실린더 보어를 가공하는 자동차 제조업체에서는 고속, 저이송 매개변수를 갖춘 소직경 초경 모따기 공구를 구현하여 제한된 공간에서 결함 없는 후면 모따기를 달성했습니다.
주요 가공 매개변수는 모따기 품질과 공구 수명에 큰 영향을 미칩니다.
전통적인 시행착오 방법은 종종 최적이 아닌 결과를 낳습니다. RSM(반응 표면 방법론)은 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
사례 연구:한 항공우주 제조업체는 RSM 최적화 절삭 매개변수를 통해 티타늄 합금 챔퍼 표면 거칠기를 30% 줄이고 공구 수명을 20% 연장했습니다.
최신 CAM 시스템은 다음을 통해 지능형 도구 경로 생성을 가능하게 합니다.
고급 CAM 최적화에는 다음이 포함됩니다.
사례 연구:한 금형 제조업체는 CAM에 최적화된 도구 경로를 통해 표면 마감을 개선하는 동시에 복잡한 가장자리 모따기 시간을 15% 줄였습니다.
특수 도구를 사용하면 도구 변경 없이 순차적인 스레딩 및 모따기가 가능합니다.
메모:모따기 크기 조정은 도구 마찰을 방지하기 위해 직경 보정보다는 Z 위치를 수정해야 합니다.
4/5축 기계는 다음을 통해 복잡한 모따기를 가능하게 합니다.
일반적인 모따기 작업에서는 제한된 ap/ae 비율로 인해 절삭 속도를 높일 수 있습니다. 그러나 표면 마감 요구 사항으로 인해 최대 이송 속도가 제한될 수 있습니다.
지능형 제조 시스템은 실시간 적응 제어, 예측 공구 마모 모니터링 및 자율 매개변수 최적화를 통해 모따기 밀링의 추가적인 발전을 약속합니다. 데이터 기반 방법론을 채택하는 제조업체는 정확성과 효율성 측면에서 경쟁 우위를 확보하게 됩니다.
