مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

بررسی رفتار نیروی برشی و فرسایش ابزار در فرزکاری کامپوزیت آلومینیوم در درصدهای مختلف SIC

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
دانشگاه صنعتی اراک
چکیده
استفاده از کامپوزیت آلومینیوم تقویت شده با ذرات سیلیسیم کارباید و بهبود برخی از خواص مکانیکی مهم نسبت به آلومینیوم در صنایع خودروسازی، هواپیماسازی و لوکوموتیو کاربرد دارد، در این مقاله ضمن بررسی نیروی برشی و فرسایش ابزار بر فرایند ماشین کاری آلومینیوم کامپوزیت در درصد های مختلف SIC به بررسی ویژگی‌های ماشین‌کاری عملیات فرز کاری انگشتی میپردازد تا حداقل نیروی برش، سایش ابزار با حداکثر نرخ براده برداری را با استفاده از تحلیل رابطه‌ای خاکستری مبتنی بر روش طراحی سطح پاسخ (RSM) به دست آورد. بیست و هفت اجرای آزمایشی بر اساس روش طراحی سطح پاسخ (RSM) با تغییر پارامترهای سرعت اسپیندل، پیشروی و عمق برش در درصد وزنی مختلف تقویت‌کننده‌ها مانند کاربید سیلیکون (SiC-5٪، 10٪، 15%) انجام شد. و آلومینا (Al2O3-5%) در زمینه فلزی آلومینیوم 7075. 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. انتخاب مناسب پارامترهای ورودی (سرعت اسپیندل 1000 دور در دقیقه، تغذیه 0.03 میلی‌متر بر دور، عمق برش 1 میلی‌متر و 5 درصد SiC) نرخ براده برداری بالای مواد همراه با سطح ریز، سایش ابزار کمتر و نیروی برش کم را ایجاد می‌کند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Investigation of Cutting Force and Tool Wear in Aluminum Matrix Composite Milling at Different Percentages of SIC

نویسندگان English

Vahid Tahmasbi
Sepehr Aeinehbandi
MohammdHafez Baghi
Arak University
چکیده English

The use of aluminum with a reinforced coefficient to increase this material compared to aluminum is used in automotive, aircraft and locomotive industries, in this article, while examining the cutting force and erosion of tools on the machining process of composite aluminum in different percentages of SIC, the machining characteristics are investigated. The end milling operation is performed to obtain the minimum cutting force, tool wear with the maximum removal rate using gray relational analysis based on 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. Proper selection of input parameters (spindle speed 1000 rpm, feed 0.03 mm/rev, depth of cut 1 mm and 5% SiC) produces high material removal rate with fine surface, less tool wear and low cutting force.

کلیدواژه‌ها English

End Milling
Machining
Aluminum Matrix Composite
Optimization
surface quality
1- Lou MS, Chen JC, Li CM. Surface roughness prediction technique for CNC end-milling.
2- Taşkesen A, Kütükde K. Experimental investigation and multi-objective analysis on drilling of boron carbide reinforced metal matrix composites using grey relational analysis. Measurement. 2014; 47:321-30.
3- Haq AN, Marimuthu P, Jeyapaul R. Multi response optimization of machining parameters of drilling Al/SiC metal matrix composite using grey relational analysis in the Taguchi method. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2008;37(3):250-5.
4- Kuram E, Ozcelik B. Multi-objective optimization using Taguchi based grey relational analysis for micro-milling of Al 7075 material with ball nose end mill. Measurement. 2013;46(6):1849-64.
5- Iqbal UM, Kumar VS, Gopalakannan S. Application of Response Surface Methodology in optimizing the process parameters of Twist Extrusion process for AA6061-T6 aluminum alloy. Measurement. 2016; 94:126-38.
6- Milkey KR, Samsudin AR, Dubey AK, Kidd P. Comparison between Taguchi Method and Response Surface Methodology (RSM) in Modelling CO 2 Laser Machining. Jordan Journal of Mechanical & Industrial Engineering. 2014;8(1).
7- Yi TH, Li HN, Gu M. Optimal sensor placement for health monitoring of high-rise structure based on genetic algorithm. Mathematical Problems in Engineering. 2011;2011.
8- 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; 95:99-115.
9- Ozben T, Kilickap E, Cakır O. Investigation of mechanical and machinability properties of SiC particle reinforced Al-MMC. Journal of materials processing technology. 2008; 198(1-3):220-5.
10- 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.