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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:盧銘銓微細切削加工與微刀具狀態偵測發展

作者:陳羿銘、廖述鐘、彭達仁虛擬切削技術的發展與應用

作者:梁碩芃、許志源、曾郁安、張鈺翎、王國維切削進給率優化技術

作者:戴仲裕、黃啟榮、林啟正、彭達仁航太薄件加工虛擬製程預測技術

作者:高永洲聯網切削模擬技術與應用

作者:許志源、梁碩芃、曾郁安、張鈺翎CNC工具機製程診斷及優化技術

作者:陳鳴吉、麥朝創雙系統車銑複合加工控制技術

作者:Yusuf Altintas, Alexander Yuen加拿大英屬哥倫比亞大學製造自動化實驗室控制技術研發現況

作者:蔡孟勳、洪茂棋、吳相儒應用適應性史密斯控制器於工具機切削扭矩控制

在加工過程中，透過穩定切削力進行加工進給率最佳化不僅可以提升加工效率，亦可以保護刀具。許多研究提出不同的控制方法來進行進給率調變，然而，大部分研究將工具機切削動態進行簡化，忽略插補器與通訊延遲所造成的影響，進給率容易在加工條件改變時產生振盪或不穩定。在本文中，工具機切削動態拆分成四部分進行建模，分別為插補器、伺服傳動、切削模型以及通訊時間延遲。為了確保系統的強健性與克服通訊時間延遲，本文整合線上參數估測器(online parameter estimator)與史密斯預測器(Smith predictor)，提出適應性史密斯控制器(adaptive Smith controller)進行進給率的調變。線上參數估測器不僅可以反映切削條件的改變，亦可以估測刀具磨耗對切削模型的影響，使進給率控制器更加強健。為了驗證本文提出的控制架構能夠有效調變進給率，PI (proportional-integral)控制器、傳統史密斯控制器與適應性史密斯控制器分別用於切削三個不同切深的工件，而本文所提出的控制架構擁有最穩定的效果。同時，透過調整目標切削負載，相較於沒有進行進給率控制的結果，使用本技術進行進給率調變可以提升加工效率達10.5 %。

作者:彭達仁、汪正祺、胡智維、杜冠威數位雙生技術應用於切削加工系統之鑑別與預測

隨著智慧化機械的不斷發展，對於加工效率優化與自動化機械有著高度關注，且朝向數位雙生加工的趨勢發展。在本文中以西門子RMVM (Run My Virtual Machine) 加工軟體模擬東台CT-350五軸工具機台作為對象的實際操作，透過RMVM提供切削參數包括位置、速度、加速度以及負載等，並使用GCODE進行數據分類，藉由非線性Hammerstein-Wiener模型、小波網路以及高斯過程等技術系統辨識建構切削力模型，可針對各軸向進給系統辨識，預測模擬輸出與實際結果的辨識度，結果說明實機訊號以小波網路模型辨識時，在大多數情境下均表現出較高的辨識度，可達96.7 %；若以RMVM訊號分析時，相同模型下的辨識度也可達到辨識效果90 %以上，GCODE分類辨識度皆能在95 %以上，透過分段項數參數調整後辨識效果可達99 %以上，將電流與能耗的輸出進行分析與計算，從而即時調整加工參數以能耗優化，最終可達到能在不接觸實際機台的情況下就能預測能耗。