Dự đoán nhám bề mặt hợp kim Ti6Al4V và tối ưu hóa tham số công nghệ dựa trên phương pháp thiết kế thí nghiệm

151 lượt xem

Các tác giả

  • Nguyen Van Toan Khoa Cơ khí, Học viện Kỹ thuật Quân sự
  • Nguyen Thi Hai Van Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, Đại học Đà Nẵng
  • Nguyen Kim Hung Khoa Cơ khí, Học viện Kỹ thuật Quân sự
  • Doan Tat Khoa (Tác giả đại diện) Khoa Cơ khí, Học viện Kỹ thuật quân sự

DOI:

https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.87.2023.108-116

Từ khóa:

Hợp kim Ti-6Al-4V; Tham số công nghệ; Độ nhám bề mặt; ANOVA.

Tóm tắt

Ảnh hưởng của các tham số công nghệ trong quá trình tiện khô hợp kim Ti6Al4V sử dụng một phương pháp thiết kế thí nghiệm đã được nghiên cứu. Một phương trình toán học dựa trên phương pháp bề mặt đáp ứng đã được thiết lập để hiểu đầy đủ sự ảnh hưởng của các tham số công nghệ (tốc độ cắt, lượng tiến dao, và chiều sâu lớp cắt) lên độ nhám bề mặt Ra (µm). Một tập hợp các thí nghiệm dựa trên thiết kế giai thừa đầy đủ thống kê ba cấp của phương pháp thí nghiệm đã được thực hiện để thu thập giá trị trung bình của dữ liệu độ nhám bề mặt. Giá trị của mô hình R2 = 0,9656 cho thấy mối tương quan tốt giữa kết quả thực nghiệm và giá trị dự đoán. Kết quả phân tích từ mô hình cho thấy tốc độ chạy dao là yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến độ nhám bề mặt, tiếp đến là tốc độ cắt và chiều sâu cắt. Độ nhám bề mặt nhỏ nhất khi lượng tiến dao và chiểu sâu cắt được đặt ở mức thấp nhất và tốc độ cắt được đặt ở mức cao nhất. Xác minh kết quả thực nghiệm cho thấy điều kiện tối ưu của độ nhám bề mặt 0,832 µm đã đạt được ở tốc độ cắt 200 m/phút, lượng tiến dao 0,1 mm/vòng và chiều sâu cắt 0,1 mm.

Tài liệu tham khảo

[1]. R. B. Da Silva, Á. R. MacHado, E. O. Ezugwu, J. Bonney, and W. F. Sales, “Tool life and wear mechanisms in high speed machining of Ti-6Al-4V alloy with PCD tools under various coolant pressures,” J. Mater. Process. Technol., vol. 213, no. 8, pp. 1459–1464, (2013), doi: 10.1016/j.jmatprotec.2013.03.008. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2013.03.008

[2]. A. Srivastava, A. Sharma, A. S. Gaur, R. Kumar, and Y. K. Modi, “Prediction of surface roughness for CNC turning of EN8 steel bar using artificial neural network model,” J. Eur. des Syst. Autom., vol. 52, no. 2, pp. 185–188, (2019), doi: 10.18280/jesa.520211. DOI: https://doi.org/10.18280/jesa.520211

[3]. S. S. Mahapatra, “Parametric Analysis and Optimization of Cutting Parameters for Turning Operations based on Taguchi Method,” Proc. Int. Conf. Glob. Manuf. Innov., pp. 1–9, (2006).

[4]. R. V. Rao and V. D. Kalyankar, “Optimization of modern machining processes using advanced optimization techniques: A review,” Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 73, no. 5–8, pp. 1159–1188, (2014), doi: 10.1007/s00170-014-5894-4. DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-014-5894-4

[5]. C. A. Van Luttervelt et al., “Present situation and future trends in modelling of machining operations progress report of the CIRP working group ’modelling of machining operations,” CIRP Ann. - Manuf. Technol., vol. 47, no. 2, pp. 587–626, (1998), doi: 10.1016/s0007-8506(07)63244-2. DOI: https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)63244-2

[6]. N. R. Draper, “Response surface methodology: Process and product optimization using designed experiments,” J. Stat. Plan. Inference, vol. 59, no. 1, pp. 185–186, (1997), doi: 10.1016/s0378-3758(97)81631-x. DOI: https://doi.org/10.1016/S0378-3758(97)81631-X

[7]. P. G. Benardos and G. C. Vosniakos, “Predicting surface roughness in machining: A review,” Int. J. Mach. Tools Manuf., vol. 43, no. 8, pp. 833–844, (2003), doi: 10.1016/S0890-6955(03)00059-2. DOI: https://doi.org/10.1016/S0890-6955(03)00059-2

[8]. S. Ghafari, H. A. Aziz, M. H. Isa, and A. A. Zinatizadeh, “Application of response surface methodology (RSM) to optimize coagulation-flocculation treatment of leachate using poly-aluminum chloride (PAC) and alum,” J. Hazard. Mater., vol. 163, no. 2–3, pp. 650–656, (2009), doi: 10.1016/j.jhazmat.2008.07.090. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2008.07.090

[9]. M. R. Moola, A. Gorin, and K. A. Hossein, “Optimization of various cutting parameters on the surface roughness of the machinable glass ceramic with two flute square end mills of micro grain solid carbide,” Int. J. Precis. Eng. Manuf., vol. 13, no. 9, pp. 1549–1554, (2012), doi: 10.1007/s12541-012-0204-2. DOI: https://doi.org/10.1007/s12541-012-0204-2

[10]. A. Aggarwal, H. Singh, P. Kumar, and M. Singh, “Optimizing power consumption for CNC turned parts using response surface methodology and Taguchi’s technique-A comparative analysis,” J. Mater. Process. Technol., vol. 200, no. 1–3, pp. 373–384, (2008), doi: 10.1016/j.jmatprotec.2007.09.041. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2007.09.041

[11]. I. Korkut, M. Kasap, I. Ciftci, and U. Seker, “Determination of optimum cutting parameters during machining of AISI 304 austenitic stainless steel,” Mater. Des., vol. 25, no. 4, pp. 303–305, (2004), doi: 10.1016/j.matdes.2003.10.011. DOI: https://doi.org/10.1016/j.matdes.2003.10.011

Tải xuống

Đã Xuất bản

25-05-2023

Cách trích dẫn

TOAN, N. V., N. Thi Hai Van, N. Kim Hung, và D. Tat Khoa. “Dự đoán nhám bề mặt hợp Kim Ti6Al4V Và tối ưu hóa Tham số công nghệ dựa Trên phương pháp thiết Kế Thí nghiệm”. Tạp Chí Nghiên cứu Khoa học Và Công nghệ quân sự, vol 87, số p.h 87, Tháng Năm 2023, tr 108-16, doi:10.54939/1859-1043.j.mst.87.2023.108-116.

Số

Chuyên mục

Nghiên cứu khoa học

##category.category##