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      The in-process detection of the state of cutting tool is one of the most important technical problem in Intelligent Machining System.
      This paper presents a mathod of detecting the state of cutting tool, in turning process, used Artificial Neural Network. In order to sense the state of cutting tool, the sensor fusion of an acoustic emission sensor and a force sensor are applied in this paper.
      It is shown that AErms and three directional dynamic mean cutting forces are sensitive to the tool wear. Threfore the six pattern features that is, the four sensory signal features and two cutting conditions are selected for the monitoring system used Artificial Neural Network.
      The proposed monitoring system shows a good recognition rate for the different cutting conditions.
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      The in-process detection of the state of cutting tool is one of the most important technical problem in Intelligent Machining System. This paper presents a mathod of detecting the state of cutting tool, in turning process, used Artificial Neural Netw...

      The in-process detection of the state of cutting tool is one of the most important technical problem in Intelligent Machining System.
      This paper presents a mathod of detecting the state of cutting tool, in turning process, used Artificial Neural Network. In order to sense the state of cutting tool, the sensor fusion of an acoustic emission sensor and a force sensor are applied in this paper.
      It is shown that AErms and three directional dynamic mean cutting forces are sensitive to the tool wear. Threfore the six pattern features that is, the four sensory signal features and two cutting conditions are selected for the monitoring system used Artificial Neural Network.
      The proposed monitoring system shows a good recognition rate for the different cutting conditions.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 절삭실험 및 신호처리
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 절삭실험 및 신호처리
      • 3. 신경회로망모델을 이용한 진단시스템의 구성
      • 4. 진단시스템의 평가 및 고찰
      • 5. 결론
      • 후기
      • 6. 참고문헌
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