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

Trần Công Chi; Lưu Văn Tuân; Nguyễn Văn Tựu; Trần Văn Tưởng

doi:10.34238/tnu-jst.6965

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

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 22/11/22 Ngày hoàn thiện: 26/12/22 Ngày đăng: 26/12/22

Các tác giả

1. Trần Công Chi , Trường Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam
2. Lưu Văn Tuân, Trường Cao đẳng Cơ điện Hà Nội
3. Nguyễn Văn Tựu, Trường Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam
4. Trần Văn Tưởng, Trường Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam

Tóm tắt

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.

Từ khóa

Thông số gia công; Tối ưu hóa; Độ nhám bề mặt; Tốc độ bóc tách; Hợp kim nhôm 7075

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

lang=PT-BR style='font-size:10.0pt;color:black;mso-themecolor:text1;mso-ansi-language:

PT-BR'>

style='mso-spacerun:yes'> ADDIN EN.REFLIST

field-separator'>

[1] G. Sur, A. R. Motorcu, and S. Nohutçu, "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, vol. 80, pp. 529-545, 2022.

[2] Y.-C. Lin, K.-D. Wu, W.-C. Shih, P.-K. Hsu, and J.-P. Hung, "Prediction of Surface Roughness Based on Cutting Parameters and Machining Vibration in End Milling Using Regression Method and Artificial Neural Network," Applied Sciences, vol. 10, no. 11, 2020, Art. no. 3941.

[3] X. Zhang, T. Pan, A. Ma, and W. Zhao, "High efficiency orientated milling parameter optimization with tool wear monitoring in roughing operation," Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 165, 2022, Art. no. 108394.

[4] T. T. Pham, "Application of artificial intelligence method to determine the optimal storage mode when machining alloy steel on 5-axis CNC machining center (in Vietnamese)," Master Thesis, Hanoi University of Science and Technology, 2018.

[5] T. D. Hoang, L. Hoang, and T. L. Nguyen, "Multi-objective optimization for high speed milling using PSO algorithm," in Proceeding of the 5th National Conference on Mechanical Science & Technology (VCME), Hanoi, 2018, pp. 566-577.

[6] T. D. Hoang, D. Q. Tran, V. T. Nguyen, N. T. Nguyen, and V. Q. Nguyen, "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," in Proceeding of 5th National Conference on Mechanical Science & Technology, 2018, pp. 49-55.

[7] T. H. Le, V. B. Pham, T. T. H. Pham, and T. D. Hoang, "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, vol. 57, no. 6, pp. 74-79, 2021.

[8] C. C. Tran, V. T. Nguyen, and C. L. Tran, "Prediction Model and Optimization of Machining Parameters Using Integrated ANN-GA Method on CNCMilling Machine," TNU Journal of Science and Technology, vol. 226, no. 11, pp. 20-29, 2021.

[9] H. L. Nguyen, Experimental planning and analysis. Ho Chi Minh City National University Publishing House, (in Vietnamese), 2021.

[10] A. I. Khuri and S. Mukhopadhyay, "Response surface methodology," Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, vol. 2, no. 2, pp. 128-149, 2010.

[11] A. Pinarbaşi, M. K. Külekçi, B. Cem, and E. Uğur, "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, vol. 35, no. 2, pp. 345-356, 2020.

[12] D. Deepak and B. Rajendra, "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), vol. 4, no. 09, pp. 75-78, 2015.

115%;font-family:"Times New Roman","serif";mso-fareast-font-family:Calibri;

mso-fareast-theme-font:minor-latin;color:black;mso-themecolor:text1;mso-ansi-language:

PT-BR;mso-fareast-language:EN-US;mso-bidi-language:AR-SA'>

style='mso-element:field-end'>

"Times New Roman",serif;mso-fareast-font-family:Calibri;mso-fareast-theme-font:

minor-latin;mso-bidi-theme-font:minor-bidi;color:black;mso-themecolor:text1;

mso-ansi-language:PT-BR;mso-fareast-language:EN-US;mso-bidi-language:AR-SA'>

style='mso-element:field-end'>

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6965

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ