مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

تخمین انرژی مصرفی در فرآیند فرزکاری با روانکاری کمینه و مقایسه با حالت برش تر

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
دانشکده مهندسی مکانیک، پردیس فنی و مهندسی، دانشگاه یزد، یزد، ایران
چکیده
کاهش مصرف انرژی در تولید یک نیاز ضروری است. در فرآیندهای تولید به‌ویژه ماشین‌کاری، بیش از ۹۰% اثرات زیست‌محیطی، ناشی از مصرف انرژی در ماشین‌های ابزار است. هدف مطالعه حاضر، تخمین و مقایسه انرژی مصرفی فرآیند فرزکاری فولاد AISI ۳۱۶ در حالت‌های روانکاری معمولی (تر) و کمینه و همچنین اندازه‌گیری تجربی انرژی مصرفی در هر کدام از این دو حالت است. بنابر مطالعات انجام‌شده، انواع مدل‌سازی انرژی مصرفی در ماشین‌کاری پیشنهاد شده ولی در مورد کاربرد این مدل‌سازی‌ها مطالعات کمی صورت گرفته و روش روانکاری کمینه از نظر میزان مصرف انرژی با روش تر کمتر مقایسه شده است. به‌منظور تایید مدل‌سازی انجام‌شده برای پیش‌بینی انرژی مصرفی در فرآیند فرزکاری، از آزمایش‌های تجربی استفاده شد. نتایج به‌‌دست‌‌آمده نشان می‌دهد روش ارایه‌شده برای پیش‌بینی میزان مصرف انرژی با توجه به خطای ۵درصدی، کارآمد و عملی است. پس از تایید مدل‌سازی انجام‌شده، با استفاده از ۲ سطح برای نرخ پیشروی و سرعت اسپیندل و به‌کارگیری روش طراحی آزمایش کامل، انرژی و توان مصرفی در حالت‌های برش کمینه و تر به‌صورت تجربی با استفاده از توان‌سنج متصل‌شده به کابل برق ورودی ۳ فاز دستگاه ماشین فرز اندازه‌گیری شد. مصرف انرژی در روش روانکاری کمینه نسبت به حالت تر ۱۶% کاهش یافته است. متوسط توان مصرفی در فرزکاری با روانکاری کمینه ۳۳% کمتر از فرزکاری در حالت تر است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Estimation of Energy Consumption in Milling Process with Minimum Quantity Lubrication and Comparison with Wet Cutting State

نویسندگان English

M. Bayat
M. Abootorabi
Mechanical Engineering Faculty, Technical & Engineering Complex, Yazd University, Yazd, Iran
چکیده English

Reducing energy consumption in production is an urgent need. In manufacturing processes, especially machining, more than 90% of the environmental impacts are due to energy consumption in machine tools. The purpose of the present study is to estimate and compare the energy consumption of AISI 316 steel milling process in conventional (wet) and minimum quantity lubrication (MQL) modes as well as the experimental measurement of energy consumption in each of these two modes. Studies have suggested different types of energy consumption modeling in machining but few studies have been conducted on the use of these modeling techniques and the minimum quantity lubrication method has been rarely compared with the wet state in terms of energy consumption. Empirical experiments were used to confirm the modeling performed to predict energy consumption in the milling process. The results show that the proposed method is efficient and practical for predicting energy consumption with 5% error. After confirming the modeling, using two levels for feed rate and spindle speed and applying full factorial design of experiments, energy and power consumption in MQL and wet cutting modes using the power meter connected to the input 3-phase power cable of the milling machine were experimentally measured. Energy consumption in the minimum quantity lubrication method was decreased by 16% compared to the wet state. The average power consumption in MQL milling is 33% lower than in wet milling.

کلیدواژه‌ها English

milling
energy consumption
minimum quantity lubrication
power
AISI 316 Steel
iea.org [Internet]. US: World electricity consumption in 2011; 2013 [Cited 2013 August 31]. Available from: www.iea.org/statistics/statisticssearch/report/country/Worldproduct/electricityandheat. [Link]
Damink H [Internet]. Netherlands: SME energy checkup; making the most out of energy (SME ENERGYCHECKUP); 2017 [Cited 2016 February 12]. Available from: https://ec.europa.eu/energy/intelligent/projects/en/projects/sme-energycheckup [Link]
3 CECIMO, 2009. Concept Description for CECIMO's Self-Regulatory Initiative (SRI) for the Sector Specific Implementation of the Directive 2005/32/EC [Cited Unknown Novamber 11] Available from: https://www.eupnetwork.de/fileadmin/user_upload/Produktgruppen/Lots/Working_Documents/Lot_ENTR_05_machine_tools/draft_self_regulation_machine_tools_2009-10.pdf [Link]
Kordonowy DN. A power assessment of machining tools [Dissertation]. Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology; 2002. [Link]
Dahmus JB, Gutowski TG. An environmental analysis of machining. In: ASME 2004 international mechanical engineering congress and exposition. ASME 2004 International mechanical engineering congress and exposition; 2004 Jan 1; American Society of Mechanical Engineers; 2004. pp. 643-652. [Link]
Gutowski T, Dahmus J, Thiriez A, editors. Electrical energy requirements for manufacturing processes. 13th CIRP international conference on life cycle engineering; 2006 May 31-2 Jun; Lueven, Belgium. Lueven: CIRP International Leuven; 2006. pp. 623-628. [Link]
Li W, Zein A, Kara S, Herrmann C. An investigation into fixed energy consumption of machine tools. In: Hesselbach J, Herrmann Ch, editors. Glocalized solutions for sustainability in manufacturing. Braunschweig 2011: Proceedings of the 18th CIRP international conference on life cycle engineering, Technical University of Braunschweig; 2011 May 2-4; Braunschweig, Germany. Berlin: Springer; 2011. pp. 268-273. [Link] [DOI:10.1007/978-3-642-19692-8_47]
Campatelli G, Lorenzini L, Scippa A. Optimization of process parameters using a response surface method for minimizing power consumption in the milling of carbon steel. Journal of Cleaner Production. 2014;66:309-316. [Link] [DOI:10.1016/j.jclepro.2013.10.025]
Mori M, Fujishima M, Inamasu Y, Oda Y. A study on energy efficiency improvement for machine tools. CIRP Annals. 2011;60(1):145-148. [Link] [DOI:10.1016/j.cirp.2011.03.099]
He Y, Liu F, Wu T, Zhong FP, Peng B. Analysis and estimation of energy consumption for numerical control machining. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. 2012;226(2):255-266. [Link] [DOI:10.1177/0954405411417673]
Diaz N, Helu M, Jarvis A, Tonissen S, Dornfeld D, Schlosser R. Strategies for minimum energy operation for precision machining [Internet]. California: Green manufacturing and sustainable manufacturing partnership; 2009 [Cited 2009 July 8]. Available from: https://escholarship.org/uc/item/794866g5#main [Link]
Aramcharoen A, Mativenga PT. Critical factors in energy demand modelling for CNC milling and impact of toolpath strategy. Journal of Cleaner Production. 2014;78:63-74. [Link] [DOI:10.1016/j.jclepro.2014.04.065]
Khan MMA, Mithu MAH, Dhar NR. Effects of minimum quantity lubrication on turning AISI 9310 alloy steel using vegetable oil-based cutting fluid. Journal of Materials Processing Technology. 2009;209(15-16):5573-5583. [Link] [DOI:10.1016/j.jmatprotec.2009.05.014]
Hassanpour H, Rasti R, Sadeghi MH, Saadatbakhsh MH, Omiddodman AR. Effect of cutting fluid application on surface roughness in hard milling of 4340-alloyed steel. Modares Mechanical Engineering. 2015;14(14):50-60. [Persian] [Link]
Nayeri MR, Abootorabi Zarchi MM, Haddad Zade M. The effect of minimum quantity lubrication on surface roughness in hard turning of 100Cr6 bearing steel with Nano-CBN tool. Modares Mechanical Engineering. 2017;17(3):263-269, 2017 [Persian] [Link]
Kalpakjain S, Schmid SR. Manufacturing processes for engineering materials. 6th Edition. London: Pearson; 2016. [Link]
Walker T. MQL Handbook. Michigan: Unist Inc; 2013. pp. 1-40. [Link]
Sarıkaya M, Güllü A. Taguchi design and response surface methodology based analysis of machining parameters in CNC turning under MQL. Journal of Cleaner Production. 2014;65:604-616. [Link] [DOI:10.1016/j.jclepro.2013.08.040]