>
Fa   |   Ar   |   En
   بهینه‌سازی سایش ابزار و زبری سطح در ماشین‌کاری با ابزار عملیات تبریدی‌شده با استفاده از الگوریتم ژنتیک  
   
نویسنده پناهی زاده ولی اله ,ابوترابی محمد مهدی ,سلیمی نیا عارف
منبع كارافن - 1401 - دوره : 19 - شماره : 1 - صفحه:565 -581
چکیده    سیالات برشی برای دست‌یابی به اهداف مختلفی به‌کار می‌روند. از سیالات برشی برای رسیدن به کیفیت سطح بهتر، سایش ابزار کمتر و کاهش نیروی برشی استفاده می‌شود. در این مقاله، تاثیر عملیات تبریدی ابزار برشی بر سایش ابزار و زبری سطح قطعه‌کار در مقایسه با تراشکاری خشک و معمولی فولاد aisi 304 بررسی شده است. روش به‌کاررفته برای طراحی آزمایش‌ها، روش تاگوچی می‌باشد. به‌منظور تجزیه و تحلیل نتایج حاصل از آزمایش‌ها روش نسبت سیگنال به نویز به‌کار رفته است. از الگوریتم ژنتیک و رگرسیون به‌ترتیب برای بهینه‌سازی و مدل‌سازی سایش ابزار و زبری سطح قطعه‌کار استفاده شده است. از رگرسیون برای تعیین رابطه سرعت برشی، نرخ پیشروی، عمق برش و شرایط ماشین‌کاری به‌عنوان متغیرهای مستقل با سایش ابزار و زبری سطح به‌عنوان متغیر پاسخ استفاده شده است. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‌دهد که ترا‌شکاری فولاد زنگ‌نزن aisi 304 با ابزار عملیات تبریدی‌شده در مقایسه با ترا‌شکاری خشک و معمولی، زبری سطح قطعه‌کار را کاهش می‌دهد. افزایش مقدار فاز اِتا یکی از دلایل کاهش سایش و افزایش سختی ابزار عملیات تبریدی‌شده می‌باشد. مقادیر بهینه برای سایش ابزار و زبری سطح قطعه‌کار به‌ترتیب 0.4 میلی‌متر و 2.8 میکرون‌متر ارائه شده است.
کلیدواژه عملیات تبریدی، بهینه‌سازی، الگوریتم ژنتیک، سایش ابزار، زبری سطح
آدرس دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی, دانشکده مهندسی مکانیک, ایران, دانشگاه یزد, دانشکده مهندسی مکانیک, ایران, دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی, دانشکده مهندسی مکانیک, ایران
پست الکترونیکی e.arefsalimi@gmail.com
 
   optimization of tool wear and surface roughness in machining with cryogenic treated tool using genetic algorithm  
   
Authors panahizadeh valiolah ,abootorabi mohammad mahdi ,saliminia aref
Abstract    cutting fluids are used to achieve various purposes such as better surface quality, less tool wear, and reduced cutting force. in this paper, the effect of cutting tool cryogenic treatment on tool wear and workpiece surface roughness in comparison with dry and conventional turning of aisi 304 steel was investigated. the taguchi method was used to design the experiments. the signal-to-noise ratio method was used to analyze the results of the experiments. genetic algorithm and regression were used to optimize and model tool wear and workpiece surface roughness, respectively. regression was used to determine the relationship between cutting speed, feed rate, depth of cut, and machining conditions as independent variables with tool wear and surface roughness as the response variables. the results demonstrated that machining aisi 304 stainless steel with cryogenic treated tool reduced the surface roughness of the workpiece compared to dry and conventional turning. increasing the amount of eta phase was one of the reasons for reducing wear and increasing the hardness of the cryogenic treated tool. optimal values for tool wear and workpiece surface roughness were 0.4 mm and 2.8 microns, respectively.
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved