Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình dự đoán độ nhám bề mặt trong gia công phay
Tóm tắt
Dự đoán độ nhám bề mặt của các vật liệu đã gia công có thể đảm bảo chất lượng định hình và giảm thiểu thời gian định hình. Trong nghiên cứu này, một mô hình dự đoán độ nhám bề mặt trong gia công phay được đề xuất, mô hình này xem xét các yếu tố hình học và cơ học có ảnh hưởng đến độ nhám bề mặt. Mô hình này không chỉ xem xét sự biến dạng đàn hồi-plastic mà còn các ảnh hưởng từ các tham số của dao cắt, độ cứng vi mô, lực cắt và các thuộc tính của vật liệu. Để xác minh khả năng áp dụng và độ chính xác của mô hình, các thử nghiệm cắt đã được thực hiện bằng các thử nghiệm vuông góc với hợp kim Ti (Ti6Al4V). Độ nhám bề mặt đã được đo lường ở các mức độ tiếp xúc, tốc độ cắt, độ sâu cắt và chiều rộng cắt khác nhau. Kết quả cho thấy mô hình đề xuất có tính áp dụng và độ chính xác cao trong việc dự đoán độ nhám bề mặt phay của Ti6Al4V, tỷ lệ lỗi của kết quả tốt nhất chỉ là 3,40%, và tỷ lệ lỗi trung bình của mỗi nhóm là 10,6%. Mô hình có thể được sử dụng trong việc dự đoán và phân tích độ nhám bề mặt sau khi gia công vật liệu.
Từ khóa
#độ nhám bề mặt #gia công phay #mô hình dự đoán #hợp kim Ti6Al4V #biến dạng đàn hồi-plasticTài liệu tham khảo
Juanjuan H, Zhu J, Zheng W, Wang G (2019) Influence of metal forming parameters on surface roughness and establishment of sur- face roughness prediction model. Int J Mech Sci 163:105093
Arizmendi M, Jiménez A (2019) Modelling and analysis of surface topography generated in face milling operations. Int J Mech Sci 163:105061
Tomov M, Kuzinovski M, Cichosz P (2016) Development of mathematical models for surface roughness parameter prediction in turning depending on the process condition. Int J Mech Sci 113:120–132
Wojciechowski S, Twardowski P, Pelic M, Maruda RW, Barrans S, Krolczyk G (2016) Precision surface characterization for finish cylindrical milling with dynamic tool displacements model. Precis Eng 46:158–165
Chang Z, Chen J (2019) Analytical model and experimental validation of surface roughness for incremental sheet metal forming parts. Int J Mach Tools Manuf 146:103453
Lee WB, Cheung CF (2001) A dynamic surface topography model for the prediction of nano-surface generation in ultra-precision machining. Int J Mech Sci 43(4):961–991
Lu X, Haixing Z, Zhenyuan J, Yixuan F, Liang Steven Y (2018) Floor surface roughness model considering tool vibration in the process of micro-milling. Int J Adv Manuf Technol 94:4415–4425
Hiegemann L, Weddeling C, Tekkaya AE (2016) Analytical contact pressure model for predicting roughness of ball burnished surfaces. J Mater Process Technol 232:63–77
Yanjie Y, Xiubing J (2018) Ehmann Kornel F, Zhang Dawei, Surface roughness modeling in micro end-milling. Int J Adv Manuf Technol 95(5):1655–1664
Yang S, He C, Zheng M (2019) A prediction model for titanium alloy surface roughness when milling with micro-textured ball-end cutters at different workpiece inclination angles. Int J Adv Manuf Technol 100(5):2115–2122
Misaka T, Herwan J, Ryabov O, Kano S, Sawada H, Kasashima N, Furukawa Y (2020) Prediction of surface roughness in CNC turning by model-assisted response surface method. Precis Eng 62:196–203
Campbell AC, Buršíková V, Martinek J, Klapetek P (2019) Modeling the influence of roughness on nanoindentation datausing finite element analysis. Int J Mech Sci 161–162:105015
Wanqun C, Xie W, Dehong H, Yang K (2018) A novel 3D surface generation model for micro milling based on homogeneous matrix transformation and dynamic regenerative effect. Int J Mech Sci 144:146–157
Richard B, Sebastian W, Thomas J, Christian T, Andreas S, Drossel W-G (2018) Generation of functional surfaces by using a simulation tool for surface prediction and micro structuring of cold-working steel with ultrasonic vibration assisted face milling. J Mater Process Technol 255:749–759
Zhu C, Peng G, Wu Y, Liu D, Wang X (2019) Surface roughness prediction model of SiCp/Al composite in grinding. Int J Mech Sci 155:98–109
Mulay A, Ben S, Ismail S, Kocanda A (2017) Experimental investigations into the effects of SPIF forming conditions on surface roughness and formability by design of experiments. J Braz Soc Mech Sci 39:3997–4010
Kragelski (1982) Principle of friction and wear calculation [M]. Mechanical Industry Press
Yang G (2012) Elasticity. 2nd edition [M]. Higher education press
Dinh TD, Vanwalleghem J, Xiang H, Erdelyi H, Craeghs T, Van Paepegem W (2020) A unified approach to model the effect of porosity and high surface roughness on the fatigue properties of additively manufactured Ti6-Al4-V alloys. Addit Manuf 33:101139
Nikos C (2010) Tsourveloudis. Predictive modeling of the Ti6Al4V alloy surface roughness [J]. J Intell Robot Syst 60(3):513–530
Escamila I, Zapata O, Gonzalez B,Gámez N, Guerrero M 3D Finite element simulation of the milling process of a Ti-6Al-4V alloy. Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Ave. Universidad S/N, Cd. Universitaria, San Nicolás de los Garza, N.L. C.P. 66450 MEXICO. 2010 SIMULIA Customer Conference.