Качество обработки поверхности и эффективность резания в кунжутном масле во время механической обработки: регрессионный анализ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В исследовании оценивается возможность использования кунжутного масла в качестве экологически чистой смазочно-охлаждающей жидкости при токарной обработке. Проведены эксперименты для определения влияния радиуса закругления вершины и переднего угла инструмента на износ инструмента, формирование поверхности и силу резания. Кроме того, были исследованы различные смазочные материалы, такие как смазочно-охлаждающие жидкости на нефтяной основе и биомасла, с целью определения их потенциала для минимизации трения, выделения тепла и износа инструмента во время обработки. Установлено, что по сравнению с сухим резанием и обычными смазками на нефтяной основе кунжутное масло обеспечивает более гладкую поверхность и снижает силу резания. Взаимосвязь между параметрами резания и качеством обработки поверхности анализировалась с использованием статистического моделирования. Для количественной оценки корреляций и значимости предиктора использовались коэффициент детерминации (R-квадрат) и p-значения. Результаты подчеркивают эффективность использования кунжутного масла в качестве смазочно-охлаждающей жидкости и важность оптимизации параметров процесса для повышения эффективности обработки.

Об авторах

Рао Агари Шайлеш

Политехнический институт Нитте Минакши

Автор, ответственный за переписку.
Email: shailesh.rao@nmit.ac.in
ORCID iD: 0000-0001-6190-9857

кандидат наук, профессор, кафедра машиностроения

Индия, 560064, Индия, Бангалор, п/я № 6429

Список литературы

  1. Beyer F., Willner K. Surface Deformation due to Shear and Ploughing in a Halfspace // PAMM. 2014. Vol. 14. № 1. P. 239–240. doi: 10.1002/pamm.201410107.
  2. Hatna A., Grieve B. Cartesian machining versus parametric machining: A comparative study // International Journal of Production Research. 2000. Vol. 38. № 13. P. 3043–3065. doi: 10.1080/00207540050117431.
  3. Oda Y., Kawamura Y., Fujishima M. Energy Consumption Reduction by Machining Process Improvement // Procedia CIRP. 2012. Vol. 4. P. 120–124. doi: 10.1016/j.procir.2012.10.022.
  4. Balevicius G., Ostasevicius V., Jurenas V., Baskutiene J., Zakrasas R. Investigation of vibration assisted drilling prospects for improving machining characteristics of hard to machine materials at high and low frequency ranges // Mechanics. 2016. Vol. 22. № 2. P. 125–131. doi: 10.5755/j01.mech.22.2.14431.
  5. Nagasaka K., Hashimoto F. The establishment of a tool life equation considering the amount of tool wear // Wear. 1982. Vol. 81. № 1. P. 21–31. doi: 10.1016/0043-1648(82)90301-5.
  6. Guney M., Seker U. Investigation of the Effect of Cutting Tool Rake Angle on Feed Force // Journal of Polytechnic. 2005. Vol. 8. № 4. P. 323–328. doi: 10.2339/y2005.v8.n4.p323-328.
  7. Naves V.T.G., Da Silva M.B., Da Silva F.J. Evaluation of the effect of application of cutting fluid at high pressure on tool wear during turning operation of AISI 316 austenitic stainless steel // Wear. 2013. Vol. 302. № 1-2. P. 1201–1208. doi: 10.1016/j.wear.2013.03.016.
  8. Neşeli S., Yaldız S., Türkeş E. Optimization of tool geometry parameters for turning operations based on the response surface methodology // Measurement. 2011. Vol. 44. № 3. P. 580–587. doi: 10.1016/j.measurement.2010.11.018.
  9. Sewailem M.R., Mobarak I.M. The practical estimation of tool wear in turning // Wear. 1981. Vol. 67. № 3. P. 261–269. doi: 10.1016/0043-1648(81)90041-7.
  10. Patwari A.U., Mahmood M.N., Arif M.D. Improvement of Machinability of Mild Steel during Turning Operation by Magnetic Cutting // International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology. 2012. Vol. 2. № 3. P. 207–210. doi: 10.18517/ijaseit.2.3.187.
  11. Ghani A.K., Choudhury I.A., Husni. Study of tool life, surface roughness and vibration in machining nodular cast iron with ceramic tool // Journal of Materials Processing Technology. 2002. Vol. 127. № 1. P. 17–22. doi: 10.1016/s0924-0136(02)00092-4.
  12. Dahlman P., Gunnberg F., Jacobson M. The influence of rake angle, cutting feed and cutting depth on residual stresses in hard turning // Journal of Materials Processing Technology. 2004. Vol. 147. № 2. P. 181–184. doi: 10.1016/j.matprotec.2003.12.014.
  13. Verma A., Sharma S. Analysis of Cutting Forces for Different Work Materials and Tool Material: Effect of Rake Angle in Turning Process // International Journal of Scientific Research. 2014. Vol. 3. № 7. P. 172–173. doi: 10.15373/22778179/july2014/54.
  14. Radhika A., Shailesh Rao A., Yogesha K.B. Evaluating machining performance of AlSI 1014 steel using gingelly oil as cutting fluid // Australian Journal of Mechanical Engineering. 2019. Vol. 19. № 4. P. 445–456. doi: 10.1080/14484846.2019.1636517.
  15. Dodla S. Experimental Investigations of Tool Wear in Vibration-Assisted Turning of Inconel 718 // Archives of Metallurgy and Materials. 2022. Vol. 67. № 3. P. 949–953. doi: 10.24425/amm.2022.139687.
  16. Shailesh Rao A. Effect of nose radius on the chip morphology, cutting force and tool wear during dry turning of Inconel 718 // Tribology - Materials, Surfaces & Interfaces. 2023. Vol. 17. № 1. P. 62–71. doi: 10.1080/17515831.2022.2160161.
  17. Yan Pei, Rong Yiming, Wang Gang. The effect of cutting fluids applied in metal cutting process // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. 2015. Vol. 230. № 1. P. 19–37. doi: 10.1177/0954405415590993.
  18. Haygreen L.H. Selection of cutting fluids // Tribology International. 1977. Vol. 10. № 1. P. 13–16. doi: 10.1016/0301-679x(77)90146-3.
  19. Bartarya G., Choudhury S.K. Effect of Cutting Parameters on Cutting Force and Surface Roughness During Finish Hard Turning AISI52100 Grade Steel // Procedia CIRP. 2012. Vol. 1. P. 651–656. doi: 10.1016/j.procir.2012.05.016.
  20. Shashidhara Y.M., Jayaram S.R. Vegetable oils as a potential cutting fluid - An evolution // Tribology International. 2010. Vol. 43. № 5-6. P. 1073–1081. doi: 10.1016/j.triboint.2009.12.065.
  21. Rapeti P., Pasam V.K., Rao Gurram K.M., Revuru R.S. Performance evaluation of vegetable oil based nano cutting fluids in machining using grey relational analysis – A step towards sustainable manufacturing // Journal of Cleaner Production. 2018. Vol. 172. P. 2862–2875. doi: 10.1016/j.jclepro.2017.11.127.
  22. Kumar B.S., Padmanabhan G., Krishna P.V. Experimental Investigations of Vegetable Oil Based Cutting Fluids with Extreme Pressure Additive in Machining of AISI 1040 Steel // Manufacturing Science and Technology. 2015. Vol. 3. № 1. P. 1–9. doi: 10.13189/mst.2015.030101.
  23. Ozcelik B., Kuram E., Huseyin Cetin M., Demirbas E. Experimental investigations of vegetable based cutting fluids with extreme pressure during turning of AISI 304L // Tribology International. 2011. Vol. 44. № 12. P. 1864–1871. doi: 10.1016/j.triboint.2011.07.012.
  24. Cetin M.H., Ozcelik B., Kuram E., Demirbas E. Evaluation of vegetable based cutting fluids with extreme pressure and cutting parameters in turning of AISI 304L by Taguchi method // Journal of Cleaner Production. 2011. Vol. 19. № 17-18. P. 2049–2056. doi: 10.1016/j.jclepro.2011.07.013.
  25. Gunjal S.U., Patil N.G. Experimental Investigations into Turning of Hardened AISI 4340 Steel using Vegetable based Cutting Fluids under Minimum Quantity Lubrication // Procedia Manufacturing. 2018. Vol. 20. P. 18–23. doi: 10.1016/j.promfg.2018.02.003.
  26. Katna R., Suhaib M., Agrawal N. Nonedible vegetable oil-based cutting fluids for machining processes – a review // Materials and Manufacturing Processes. 2019. Vol. 35. № 1. P. 1–32. doi: 10.1080/10426914.2019.1697446.
  27. Sredanovic B., Cica D. Comparative Study of ANN and ANFIS Prediction Models For Turning Process in Different Cooling and Lubricating Conditions // SAE International Journal of Materials and Manufacturing. 2015. Vol. 8. № 2. P. 586–591. doi: 10.4271/2015-01-9082.
  28. Cica D., Sredanovic B., Tesic S., Kramar D. Predictive modeling of turning operations under different cooling/lubricating conditions for sustainable manufacturing with machine learning techniques // Applied Computing and Informatics. 2024. Vol. 20. № 1/2. P. 162–180. doi: 10.1016/j.aci.2020.02.001.
  29. Shailesh R.A. Regression Analysis of Cutting Forces in Machining - Impact of Cutting Conditions and Fluids // Comadem Journal. 2024. Vol. 27. № 1. P. 31–39.
  30. Nagaraj A., Uysal A., Gururaja S., Jawahir I.S. Analysis of surface integrity in drilling carbon fiber reinforced polymer composite material under various cooling/lubricating conditions // Journal of Manufacturing Processes. 2022. Vol. 82. P. 124–137. doi: 10.1016/j.jmapro.2022.07.065.
  31. Arapoglu R.A., Sofuoglu M.A., Orak S. An ANN-Based Method to Predict Surface Roughness in Turning Operations // Arabian Journal for Science and Engineering. 2017. Vol. 42. P. 1929–1940. doi: 10.1007/s13369-016-2385-y.
  32. Veeranaath V., Nandana Mohanty M., Kumar A., Kumar P. ANN modeling of the significance of constraints in turning superalloys using coated PCBN tools // Materials Today: Proceedings. 2022. Vol. 65-1. P. 20–28. doi: 10.1016/j.matpr.2022.03.559.
  33. Agari S.R. Wear and surface characteristics on tool performance with CVD coating of Al2O3/TiCN inserts during machining of Inconel 718 alloys // Archive of Mechanical Engineering. 2022. Vol. 69. № 1. P. 59–75.
  34. Prasad K., Chakraborty S. A decision-making model for non-traditional machining processes selection // Decision Science Letters. 2014. Vol. 3. P. 467–478. doi: 10.5267/j.dsl.2014.7.002.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Шайлеш Р., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах