BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  25,760,056
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Khoa học kỹ thuật và công nghệ

BB

Trần Công Chi(1), Lưu Văn Tuân, Nguyễn Văn Tựu, Trần Văn Tưởng

TỐI ƯU HÓA ẢNH HƯỞNG CỦA MỘT SỐ THÔNG SỐ GIA CÔNG ĐẾN NHÁM BỀ MẶT VÀ TỐC ĐỘ BÓC TÁCH VẬT LIỆU KHI PHAY HỢP KIM NHÔM 7075

OPTIMIZATION OF THE EFFECT OF PROCESSING PARAMETERS ON SURFACE ROUGHNESS AND MATERIAL REMOVAL RATE IN CNC MILLING OF AL-7075 MATERIAL

Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên

2023

02

103 - 110

Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu ảnh hưởng và tối ưu hóa một số thông số gia công tới nhám bề mặt (Ra) và tốc độ bóc tách vật liệu (MRR) khi phay hợp kim nhôm 7075 trên máy CNC. Tỷ số tín hiệu nhiễu (S/N) trong phương pháp Taguchi và phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để xác định thông số gia công nào ảnh hưởng đáng kể và tỷ lệ phần trăm đóng góp của từng thông số đến Ra và MRR. Sau đó, Ra và MRR đã được tối ưu hóa đa mục tiêu bằng phương pháp mặt đáp ứng (RSM). Kết quả nghiên cứu cho thấy các thông số gia công có ảnh hưởng trực tiếp đến Ra và MRR. Cụ thể, Ra bị ảnh hưởng đáng kể bởi tốc độ trục chính, tốc độ tiến dao, dung dịch trơn nguội và chiều sâu cắt với tỷ lệ phần trăm lần lượt là 37,12%; 12,56%, 12,07% và 10,13%, trong khi MRR bị ảnh hưởng chính bởi tốc độ tiến dao, chiều sâu cắt với tỷ lệ phần trăm là 41,68% và 47,29%. Cuối cùng, kết quả phân tích tối ưu đa yếu tố bằng RSM khi điều kiện có trơn nguội, tốc độ tiến dao 450 mm/ph, chiều sâu cắt 0,369 mm và tốc độ trục chính 5500 v/ph thì thu được giá trị tối ưu Ra và MRR tương ứng là 0,159 µm và 32,019 g/ph.

This paper presents the results of the influence and optimization of some machining parameters on the surface roughness (Ra) and material removal rate (MRR) in the milling process of AL-7075 on the CNC machine. The signal ratio (S/N) in the Taguchi method and the analysis of variance (ANOVA) were selected to determine which machining parameters significantly and percentage contribution to Ra and MRR. Then, the response surface method (RSM) was used to optimize the multi-objective Ra and MRR criteria. The results show that machining parameters directly influence Ra and MRR. Specifically, Ra is significantly affected by spindle speed, feed rate, coolant, and depth of cut with percentages of 37.12%, respectively; 12.56%, 12.07%, and 10.13%, while MRR is mainly affected by feed rate, depth of cut with percentages of 41.68% and 47.29%. Finally, the results of multi-factor optimization analysis by RSM indicate that with the coolant condition (on), the feed rate 450 mm/min, depth of cut 0.369 mm, and spindle speed 5500 r/min obtain the optimum value of Ra and MRR are 0.159 µm and 32.019 g/min, respectively.

Xem toàn văn
  • [1] D. Deepak; B. Rajendra (2015), Studies on material removal rate of AL6061 while turning with coolant and without coolant using taguchi method,International Journal of Research in Engineering and Technology (IJRET)
  • [2] A. Pinarbaşi; M. K. Külekçi; B. Cem; E. Uğur (2020), Optimization of the effect of processing parameters on surface roughness and cutting energy in CNC Milling of Al-7075 material,Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
  • [3] A. I. Khuri; S. Mukhopadhyay (2010), Response surface methodology,Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics
  • [4] H. L. Nguyen (2021), Experimental planning and analysis,Book
  • [5] C. C. Tran; V. T. Nguyen; C. L. Tran (2021), Prediction Model and Optimization of Machining Parameters Using Integrated ANN-GA Method on CNC Milling Machine,TNU Journal of Science and Technology
  • [6] T. H. Le; V. B. Pham; T. T. H. Pham; T. D. Hoang (2021), Application of fuzzy grey relational analysis (FGRA) method to analyze the effect of cutting conditions on surface roughening when high-speed milling,Journal of Science & Technology - Hanoi University of Industry
  • [7] T. D. Hoang; D. Q. Tran; V. T. Nguyen; N. T. Nguyen; V. Q. Nguyen (2018), Predicting the effect of cutting parameters and helix angle of solid end mill to surface roughness when cutting on a CNC 5-axis machining center,Proceedings of 5th National Conference on Mechanical Science & Technology
  • [8] T. D. Hoang; L. Hoang; T. L. Nguyen (2018), Multi-objective optimization for high speed milling using PSO algorithm,Proceedings of the 5th National Conference on Mechanical Science & Technology (VCME)
  • [9] T. T. Pham (2018), Application of artificial intelligence method to determine the optimal storage mode when machining alloy steel on 5-axis CNC machining center (in Vietnamese),Hanoi University of Science and Technology
  • [10] X. Zhang; T. Pan; A. Ma; W. Zhao (2022), High efficiency orientated milling parameter optimization with tool wear monitoring in roughing operation,Mechanical Systems and Signal Processing
  • [11] Y.-C. Lin; K.-D. Wu; W.-C. Shih; P.-K. Hsu; J.-P. Hung (2020), Prediction of Surface Roughness Based on Cutting Parameters and Machining Vibration in End Milling Using Regression Method and Artificial Neural Network,Applied Sciences
  • [12] G. Sur; A. R. Motorcu; S. Nohutçu (2018), Single and multi-objective optimization for cutting force and surface roughness in peripheral milling of Ti6Al4V using fixed and variable helix angle tools,Journal of Manufacturing Processes