An Optimization Process of Automatic Finishing Surface Treatment Al 7075 by a Single Roller Burnishing Tool การเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการปรับปรุงพื้นผิวสำเร็จอลูมิเนียมอัลลอย เกรด 7075 ด้วยกระบวนการล้อเดี่ยวกดรีดปัดเงา

งานวิจัยนี้มุ่งดำเนินการออกแบบและพัฒนากระบวนการกดรีดปัดเงาอลูมิเนียมอัลลอย เกรด 7075 แบบล้อเดี่ยวในกระบวนการปรับผิวสำเร็จแบบอัตโนมัติ ซึ่งกระบวนการปรับผิวสำเร็จวัสดุดังกล่าวแบบปกตินั้นจำเป็นต้องผ่านกระบวนการที่ซับซ้อน ทั้งกระบวนการกลึง การเจียระไน และการขัดเงา อีกทั้งกระบวนการขึ้นรูปด้วยงานกลึงไม่สามารถทำให้พื้นผิวสำเร็จมีความหยาบผิวต่ำได้ ดังนั้นวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและสร้างชุดกดรีดปัดเงาแบบล้อเดี่ยวที่สามารถติตตั้งบนเครื่องกลึงซีเอ็นซีได้ พร้อมทั้งศึกษากลไกพื้นฐานในการปรับปรุงพื้นผิวสำเร็จด้วยกระบวนการกดรีดปัดเงาบนชิ้นงานอลูมิเนียมอัลลอย เกรด 7075 และศึกษาอิทธิพลที่ส่งผลต่อคุณภาพพื้นผิวชิ้นงานอลูมิเนียมอัลลอย เกรด 7075 ด้วยการรวมทั้งสองกระบวนการอัตโนมัติ ได้แก่ กระบวนการกลึงและกระบวนการกดรีดปัดเงา ซึ่งจะช่วยลดขั้นตอนในการปรับปรุงพื้นผิวที่ซับซ้อน ในการทดลองได้ประยุกต์ใช้พารามิเตอร์ที่ใช้ในกระบวนการกดรีดปัดเงาประกอบด้วยแรงกดสปริงแบบคงที่ 3 ระดับ ได้แก่ 150, 300 และ 450 นิวตัน อัตราป้อน 3 ระดับ ได้แก่ 0.05, 0.1 และ 0.15 มิลลิเมตรต่อรอบ ความเร็วรอบ 2 ระดับ ได้แก่ 600 และ 1,200 รอบต่อนาที จากผลการทดลองพบได้ว่า อัตราป้อนเป็นอิทธิพลหลักที่ส่งผลค่าความหยาบผิวของชิ้นงานอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับความเชื่อมั่น 95% ซึ่งอัตราป้อนที่ดีที่สุด คือ 0.05 มิลลิเมตรต่อรอบ จะได้ค่าความหยาบผิวเฉลี่ยที่ 0.078 ไมโครเมตร ซึ่งค่าความหยาบผิวเฉลี่ยหลังจากกระบวนการกลึงมีค่า 0.371 สามารถทำให้ค่าความหยาบผิวลดลง 4-5 เท่า ยิ่งไปกว่านั้น ค่าความแข็งของอลูมิเนียมอัลลอย  เกรด 7075 หลังจากผ่านกระบวนการกดรีดปัดเงา ทำให้ได้ค่าความแข็งเพิ่มขึ้น 34% แสดงให้เห็นว่ากระบวนการดังกล่าว นอกจากจะทำให้คุณภาพความหยาบผิวดีขึ้นแล้ว ยังส่งผลทำให้ผิวชิ้นงานมีค่าความเค้นตกค้างบนพื้นผิวมากขึ้นอีกด้วยThis research designed and developed a single-roller burnishing tool for the automatic finishing surface of 7075 aluminum alloy (Al 7075). The conventional finishing process for such materials requires complex processes such as turning, grinding, and polishing. In addition, the turning process cannot achieve a surface finish with a low roughness. Therefore, the purpose of this research aims to design and fabricate a single-roller burnishing tool that can be installed on a CNC lathe.  In addition, the research will study the fundamental mechanisms of surface finishing improvement using a single-roller burnishing tool on Al 7075 and study the parameters that affect the surface quality of Al7075 by combining two automatic processes. This process includes turning and roller Burnishing, which will reduce the complex steps in surface finishing. In the experiment, the following parameters were used in the roller burnishing process: three levels of constant spring force 150, 300, and 450 Newtons, feed rate 0.05, 0.1, and 0.15 mm/rev, and rotational speed 600 and 1,200 rpm. The results of the experiment showed that the feed rate was the main factor that affected the surface roughness of the workpiece with a statistical significance of 95%. The best feed rate was 0.05 mm/rev, which resulted in a surface roughness of 0.078 µmRa. The surface roughness after the turning process was 0.371 µmRa, which means that the surface roughness was reduced about 4-5 times. In addition, the hardness of Al 7075 after roller burnishing increased by 34%. This shows that the process not only improves the surface roughness quality but also increases the residual stress on the surface of the workpiece

Context-independent Acoustic Models for

The main purpose of this paper is to investigate and construct the suitable acoustic models for Thai speech recognition. Many methods are presented in this paper including single phone modeling, base phone modeling, and tone modeling. The context-independent models and gender-independent models are often used in the acoustic modeling. Many modeling techniques are given from the linguistic-phonetic knowledge of Thai language. Experiments to evaluate the recognizer performance in word recognition are performed. The word utterances are used as training and testing data in our experiments. The experiments measure the word accuracy of each modeling methods when a number of mixtures are varied. The best accuracy is 87.03% from the single phone models without tone modeling (31 models) and 82.03% from the base phone models with tone modeling on vowels (171 models)