Perpustakaan Digital ITB

Backlash merupakah keadaan yang terjadi pada saat gerakan suatu sumbu mesin berbalik arah, baik dari arah positif tiba-tiba menjadi arah negatif atau sebaliknya. Backlash akan menghasilkan suatu kesalahan, yang mana posisi menjadi “meloncat” (berubah drastis). Gerak titik kontak antara pahat dengan benda kerja pada proses pemesinan benda kerja 3-D akan berupa lintasan 3-D. Sepanjang lintasan ini, kemungkinan besar terjadi Gerak balik, baik pada sumbu-X, Y dan Z. Oleh karena itu, besar kemungkinan akan menimbulkan kesalahan backlash. Penelitian ini bertujuan untuk: 1.Mengembangkan on-machine backlash sensor sumbu linear mesin milling CNC, yang saat digunakan tidak akan mengganggu proses produksi. 2.Mengukur kesalahan backlash sepanjang sumbu pada mesin milling CNC tiga sumbu dengan menggunakan metode yang dikembangkan. 3. Membuat model kesalahan backlash di sepanjang sumbu linear mesin. On-machine backlash sensor dibuat dengan menggunakan sensor proximity dan artifact sebagai pasangannya. Pada penelitian ini, sensor masih dipasang di atas meja. Sistem sensor ini, pada penelitian selanjunya, akan dipasang di bawah meja mesin, sehingga tidak menggangu proses produksi. Data backlash yang diperoleh, kemudian dimodelkan dengan Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Back Propagation Neural Network (BPNN), dan evaluasi dilakukan menggunakan tiga metrik utama, yaitu Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan R² Score. Secara keseluruhan, hasil evaluasi ini menunjukkan bahwa Random Forest merupakan model yang paling akurat untuk memprediksi data backlash, diikuti oleh SVM, sedangkan BPNN memiliki tingkat akurasi yang lebih rendah.