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 :  22,720,295
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kỹ thuật và công nghệ sản xuất kim loại và hợp kim màu

Phí Trọng Hùng, Nguyễn Kiên Trung(1), Trương Hoành Sơn

Nghiên cứu ảnh hưởng của đa yéu tố đén chất lượng bè mặt và năng suất gia công khi mài phẳng hợp kim ti-6al-4v bằng đá mài CBN

The effect of multi-parameter on surface quality and machining capacity in the surface grinding of ti-6al-4v alloy using cbn wheel

Cơ khí Việt Nam

2021

1+2

38-41

2615-9910

Hợp kim Titan, Đá mài CBN, Tối ưu hóa bầy đàn PSO, Mài phẳng.

Titanium alloy, cBN wheel, Particle Swarm Optimization, Surface grinding.

Khi mài phẳng hợp kim TỈ-6AI-4V (TÌ64) bằng đá mài cBN, việc đánh giá được ảnh hưởng của chế độ công nghệ tới chất lượng gia công, xây dựng được một bộ thông số công nghệ phù hợp để đạt được chất lượng bể mặt và năng suất gia công theo yêu cầu là rất cần thiết. Trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp tối ưu hóa bầy đàn PSO (Particle Swarm Optimization) để thành lập bài toán tối ưu với hàm mục tiêu là năng suất gia công vả ba hàm điều kiện biên, bao gồm hai hàm giới hạn thông số chế độ công nghệ (lượng tiến dao, chiều sâu cắt) và một hàm giới hạn về độ nhám bề mặt của chỉ tiết. Nghiên cứu tối ưu hóa đa mục tiêu bằng thuật toán bầy đàn PSO thu được bộ thông số chế độ cắt tối ưu tương ứng ở F = 10000 mm/ph; t = 0,0063 mm. Sai số trung bình của giá trị độ nhám Ra và năng suất gia công Q giữa kết quả thực nghiệm vả PSO tương ứng là 5,39% và 6,82%. Điều đó chứng tỏ kết quả của hàm PSO tương đối phù hợp với thực nghiệm và có thể sử dụng để xác định các tham số gia công cho quá trình mài này.

In the surface grinding of Ti-6Al-4V (Ti64) alloy with CBN wheel, it is nescessary to evaluate the effect of cutting condition on machining performance to establish a set of cutting parameters to achieve the desired surface quality and machining capacity. In this study, an optimum problem is solved with using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, including objective function of machining capacity and three boundary functions including two functions of cutting parameter limitation (workpiece speed, depth of cut) and one function of surface roughness limitation. The multi-optimization with PSO shows that the achieved optimum cutting parameter set is at F - 10000 mm/min, t = 0,0063 mm. The average deviation of surface roughness Ra and capacity Q between experimental and prediction results 5,39%) and 6,82%), respectively. Therefore, the predicted outcomes with PSO are relatively adequate to experimental ones, which could be used for determination of cutting condition for given surface roughness Ra and capacity Q.

TTKHCNQG, CTv 57

Xem toàn văn