본 과제는 항공부품 등 고난이도 부품의 양산 가공을 위해 중절삭용 극저온 가공기를 개발하고 수요기업에서 실증하는 연구임. 연구 목표는 극저온 분사/제어 시스템, 유틸리티 및 극저온 가공기 개발을 통해 다양한 부품 대응 극저온/나노MQL 공정기술, 가공프로세스 및 솔루션을 구축하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 극저온 핵심 모듈 시제품 제작·안정화, 성능보완 및 정밀도 향상, 기준 가공조건 통합 플랫폼 개발, 극저온 기반 나노유체 MQL 시스템 상용화, 가공정보 분석과 실증테스트 및 솔루션화임. 기대 효과는 고정밀 난삭재 가공 생산성 향상, 고난이도 부품 가공장비 국산화 및 대일무역 역조현상 해소, 숙련도 의존도 완화와 고급 일자리 창출, 수요기업-장비기업 협력체계 강화임.

(1) 모바일 생산 공정의 공정 예측을 위한 물리모델 개발 - 모바일 생산 시스템의 가공 메커니즘 분석 - 가공 메커니즘 및 가공 파라미터를 고려한 절삭 부하 해석 물리모델 연구 - 가공공정 부하 모델 기반 예측 결과를 활용한 툴 수명 해석 모델 연구 - 모바일 생산 시스템의 공정 메커니즘 기반 진동/채터링 물리현상 해석 및 예측 모델 연구 (2) 모바일 생산 시스템 적용이 가능한 일체형 모니터링 시스템 구축 - 모바일 생산 시스템 적용 모니터링 파라미터 선정 및 일체형 무선 모듈 연구 - 모바일 생산 시스템 운동/가공 신호 주요 인자 분석 및 처리 기술 연구 - 일체형 센서 모듈의 실험적 정확도 검증 및 최적화 - 물리 모델 결합 스마트 모니터링 및 가공 최적 조건 선정 시스템 구현 (3) 다기능성 복합재 일체형 센서 모듈 연구 -복합재 기반 캐퍼시터 센서의 일체형 모듈화를 위한 슈퍼 캐퍼시터 성능 향상 연구 -금속나노와이어 3차원 프린팅 공정을 통한 캐퍼시터 센서 구현 -다기능성 복합재 기반 일체형 센서 모듈 정밀도 향상 및 안정화를 위한 전자빔 용접 공정 연구 -슈퍼 캐퍼시터 복합재 일체형 센서 모듈 적용을 통한 모바일 생산시스템의 모니터링 알고리즘 연구 (4) 일체형 모니터링 시스템, 센서모듈 및 물리모델 기반의 스마트 자가진단 알고리즘 연구 -모바일 생산 시스템 환경을 고려한 모니터링 시그널의 신경망 특성 분석 -신경망 분석정보를 이용한 기계 학습 기반 가공 공정 메커니즘 결합 모델 연구 -Deep learning 기법을 적용한 물리모델 기반 공구 마모 및 수명 예측 모델 연구