日本語
English
Français
日本語
Deutsch
tiếng Việt
Italiano
Nederlands
ภาษาไทย
Polski
한국어
Svenska
magyar
Malay
বাংলা ভাষার
Dansk
Suomi
हिन्दी
Pilipino
Türkçe
Gaeilge
العربية
Indonesia
Norsk
تمل
český
ελληνικά
український
Javanese
فارسی
தமிழ்
తెలుగు
नेपाली
Burmese
български
ລາວ
Latine
Қазақша
Euskal
Azərbaycan
Slovenský jazyk
Македонски
Lietuvos
Eesti Keel
Română
Slovenski
मराठी
Srpski језик
Español
Português2024-09-24

製粉に使用されるツールホルダーには、以下がいくつかあります。
破損したツールホルダーを交換する必要がある場合、プロセスは比較的簡単です。まず、古いツールホルダーを取り外し、スピンドルテーパーを掃除します。次に、スピンドルテーパーに挿入してドローバーを締めて、新しいツールホルダーをインストールします。最後に、ダイヤルインジケーターを使用してツールホルダーのランアウトを確認して、許容できる制限内であることを確認します。
フライス加工の材料の種類、カッターの形状とサイズ、スピンドルタイプなど、フライス式のニーズに合った適切なツールホルダーは、いくつかの要因に依存します。ミリングアプリケーションを検討し、ツールの摩耗を削減しながら最高のグリップ、精度、剛性を提供するツールホルダーを選択します。ツールスペシャリストと相談して、特定のフライス式のミリングニーズに合った適切なツールホルダーを選択できるようにすることができます。
ミリングに高品質のツールホルダーを使用すると、以下を含むいくつかの利点があります。
ミリング用のツールホルダーは、製粉機の重要なグリップを提供する製粉機の重要なコンポーネントです。適切な選択とツールホルダーの使用は、正確な切断操作、ツールバランス、振動とおしゃべりの防止に不可欠です。ミリングアプリケーションを検討し、最高のグリップ、精度、剛性を提供し、ツール摩耗を削減する高品質のツールホルダーを選択します。
Foshan Jingfusi CNC Machine Tools Company Limitedは、CNCマシンと工作機械アクセサリーの専門メーカーです。当社の製品には、CNC旋盤、ミリング機、掘削機、および製粉用のツールホルダーが含まれます。私たちは、お客様の期待を満たし、それを超える信頼できる高品質の製品とサービスを提供することに取り組んでいます。当社の製品やサービスについてお問い合わせや質問がある場合は、お気軽にお問い合わせくださいManager@jfscnc.com.Akbari、J。、およびLiang、S。Y。(2019)。新しいコンパクトセンサーシステムを使用したTI-6AL-4Vのエンドフライス加工におけるツール摩耗予測。 Journal of Manufacturing Processes、40、362-372。
Alam、M。K.、Rahman、M。、&Wong、Y。S.(2018)。最先端の予測機械加工理論と革新的な機械加工戦略の包括的なレビュー:インテリジェントな機械加工に向けて。 Journal of Manufacturing Systems、48、224-239。
Chen、L.、Li、L。、およびLiang、S。Y。(2019)。最適化された入力変数を使用したノンパラメトリック回帰を使用したCNCの表面粗さ予測。 International Journal of Advanced Manufacturing Technology、105(9-12)、4113-4128。
Fard、M。K.、Kouam、J.、Budak、E。、&Altintas、Y。(2020)。インコール718のヘリカルフライス加工におけるツール摩耗および切断力の予測と実験的検証。国際機械工学ジャーナル、153、103528。
Gao、L.、Zou、S.、Xiao、Z.、Xia、L。、およびCheng、K。(2021)。機械学習に基づいた多幾何学的粉砕プロセスにおける表面粗さの予測。 Journal of Advanced Manufacturing Systems、20(01N02)、69-80。
Li、Z。Y.、Liang、S。Y。、&Zeng、X。K.(2018)。新しい理論的および実験的アプローチを伴う傾斜面のボールエンドフライス加工の切断力予測。 International Journal of Advanced Manufacturing Technology、94(9-12)、3229-3243。
Lin、T.、Gao、X。L。、&Liang、S。Y.(2018)。ベイジアンネットワークを使用した炭素繊維強化プラスチック複合材料の掘削における切断力とツール摩耗の予測モデリング。 Journal of Manufacturing Processes、32、139-148。
Ma、J.、du、J。、&Zhang、Y。(2021)。 in situ実験の検証を伴う大規模な旋盤のための新しい機械加工振動測定と緩和システムの開発。測定、177、109318。
Murino、T。、およびRatchev、S。(2020)。電気化学的機械加工における材料除去率をモデル化するための新しいアプローチ。 International Journal of Advanced Manufacturing Technology、109(9-12)、3331-3344。
Xu、J.、Zhang、G.、Du、J。、およびDong、D。(2019)。ツール摩耗効果を考慮した、ハード旋回プロセスにおける表面粗さの予測モデリング。 International Journal of Advanced Manufacturing Technology、102(5-8)、1351-1363。
Zhao、F.、Liang、S。Y。、&Xu、L。(2019)。ツールとしてCu-Zn-AL形状記憶合金を使用した、繊維強化プラスチック複合材料の顔の粉砕における切断力と表面粗さの予測。 International Journal of Advanced Manufacturing Technology、100(9-12)、2873-2887。