مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

مدلسازی آماری و بهینه سازی نرخ براده برداری و کیفیت سطح در ماشینکاری کامپوزیت آلومینیوم در درصدهای مختلف SIC

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
دانشگاه صنعتی اراک
چکیده
استفاده از آلومینیوم با ضریب تقویت شده جهت بالا بردن این ماده نسبت به آلومینیوم در صنایع صنایع خودروسازی، هواپیماسازی و لوکوموتیو کاربرد دارد، در این مقاله ضمن بررسی پارامتر های نرخ براده برداری و کیفیت سطح بر فرایند ماشین کاری آلومینیوم کامپوزیت در درصد های مختلف SIC به بررسی ویژگی‌های ماشین‌کاری عملیات فرز پایانی می پردازد تا حداقل کیفیت سطح، نیروی برش، نرخ براده برداری با حداکثر نرخ حذف مواد را با استفاده از تحلیل رابطه‌ای خاکستری مبتنی برروش طراحی سطح پاسخ (RSM) به دست آورد. . بیست و هفت اجرای آزمایشی بر اساس روش طراحی سطح پاسخ (RSM) با تغییر پارامترهای سرعت اسپیندل، تغذیه و عمق برش در درصد وزنی مختلف تقویت‌کننده‌ها مانند کاربید سیلیکون (SiC-۵٪، ۱۰٪، ۱۵%) انجام شد . و آلومینا (Al۲O۳-۵%) در زمینه فلزی آلومینیوم ۷۰۷۵. تجزیه و تحلیل رابطه خاکستری برای حل مسئله بهینه سازی چند پاسخ با تغییر وزن برای پاسخ های مختلف بر اساس الزامات فرآیند کیفیت یا بهره وری استفاده شد. نتایج نشان می‌دهد که سرعت اسپندل و درصد وزنی SiC مهم‌ترین عواملی هستند که بر ویژگی‌های ماشین‌کاری کامپوزیت‌های هیبریدی تأثیر می‌گذارند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Statistical Modeling and Optimization of MRR And Surface Quality in Milling Aluminum Matrix Composite with Different Percentages of SIC

نویسندگان English

Vahid Tahmasbi
Mohammad Hafez Baghi
Sepehr Aeinehbandi
Arak University of Technology
چکیده English

The use of aluminum with a reinforced coefficient to increase this material compared to aluminum is used in the automotive, aircraft, and locomotive industries. This article examines the parameters of the material removal rate (MRR) rate and surface quality in the machining process of composite aluminum in different percentages of SIC. It examines the machining characteristics of end milling operations to obtain minimum surface quality, cutting force, and chip removal rate with maximum material removal rate using gray relational analysis based on the response surface design method (RSM). Twenty-seven experimental runs were carried out based on the response surface design method (RSM) by changing the parameters of spindle speed, feed, and depth of cut in different weight percentages of reinforcements such as silicon carbide (SiC-5%, 10%, 15%). And alumina (5-5% Al2O3) in the aluminum metal base 7075. Gray relation analysis was used to solve the multi-response optimization problem by changing the weights for different responses based on quality or productivity process requirements. The results show that spindle speed and SiC weight percentage are the most important factors that affect the machining properties of hybrid composites.

کلیدواژه‌ها English

End Milling
Machining
Aluminum Matrix Composite
Optimization
surface quality
1- Rajmohan T, Palanikumar K, Prakash S. Grey-fuzzy algorithm to optimise machining parameters in drilling of hybrid metal matrix composites. Composites Part B: Engineering. 2013; 50:297-308.
2- Kılıckap E, Cakır O, Aksoy M, Inan A. Study of tool wear and surface roughness in machining of homogenised SiC-p reinforced aluminium metal matrix composite. Journal of Materials Processing Technology. 2005 15;164:862-7.
3- Chabbi A, Yallese MA, Meddour I, Nouioua M, Mabrouki T, Girardin F. Predictive modeling and multi-response optimization of technological parameters in turning of Polyoxymethylene polymer (POM C) using RSM and desirability function. Measurement. 2017 1;95:99-115.
4- Lou MS, Chen JC, Li CM. Surface roughness prediction technique for CNC end-milling.
5- Abhang LB, Hameedullah M. Determination of optimum parameters for multi-performance characteristics in turning by using grey relational analysis. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2012;63(1):13-24.
6- Kibria G, Doloi B, Bhattacharyya B. Experimental investigation and multi-objective optimization of Nd: YAG laser micro-turning process of alumina ceramic using orthogonal array and grey relational analysis. Optics & Laser Technology. 2013;48:16-27.
7- Lin CL. Use of the Taguchi method and grey relational analysis to optimize turning operations with multiple performance characteristics. Materials and manufacturing processes. 2004 28;19(2):209-20.
8- Dabade UA. Multi-objective process optimization to improve surface integrity on turned surface of Al/SiCp metal matrix composites using grey relational analysis. Procedia CIRP. 2013 1;7:299-304.
9- Goel B, Singh S, Sarepaka RV. Optimizing single point diamond turning for mono-crystalline germanium using grey relational analysis. Materials and Manufacturing Processes. 2015;30(8):1018-25.
10- Box GE, Draper NR. Empirical model-building and response surfaces. John Wiley & Sons; 1987.
11- Ozben T, Kilickap E, Cakır O. Investigation of mechanical and machinability properties of SiC particle reinforced Al-MMC. Journal of materials processing technology. 2008 3;198(1-3):220-5.
12- Aouici H, Bouchelaghem H, Yallese MA, Elbah M, Fnides B. Machinability investigation in hard turning of AISI D3 cold work steel with ceramic tool using response surface methodology. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2014;73(9):1775-88."