Nghiên cứu tối ưu hóa độ nhám bề mặt cầu Al6061 khi tiện bằng mũi dao kim cương sử dụng mô hình thiết kế tổng hợp trung tâm và thuật toán tối ưu hóa đàn sói xám
Tóm tắt: 59
| 
PDF: 36 
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Author
Từ khóa:
Bề mặt cầu
Độ nhám bề mặt
CCD
GWO
Tiện siêu chính xác
Tóm tắt
Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu tối ưu hóa độ nhám bề mặt cầu vật liệu Al6061 khi tiện siêu chính xác (SPDT) dựa trên phương pháp thiết kế tổng hợp trung tâm (CCD) và thuật toán tối ưu hóa đàn sói xám (GWO). Ma trận thực nghiệm được xây dựng với ba biến độc lập gồm tốc độ trục chính, tốc độ chạy dao và chiều sâu cắt. Với dữ liệu của các thí nghiệm, mô hình hồi quy độ nhám được thiết lập. Modul ANOVA được dùng để đánh giá chất lượng mô hình hồi quy. Thuật toán GWO được sử dụng để tối ưu hóa độ nhám trong phạm vi chế độ cắt được xác định từ trước. Bộ thông số cắt hợp lý nhất được tìm ra nhằm đảm bảo độ nhám mặt cầu đạt giá trị nhỏ nhất. Ảnh hưởng của các cặp thông số tới độ nhám được phân tích cụ thể. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao chất lượng bề mặt cầu vật liệu Al6061 khi tiện siêu chính xác.
Tài liệu tham khảo
-
[1] R. Chopade and S. B. Barve, "A single point diamond turning and integrated sensory system in nano machining: A survey, research issues, and challenges", Materials Today: Proceedings vol. 103, pp. 401-409, 2024.
[2] Gupta, A. Saini, N. Khatri, and A. Juyal, "Review of single-point diamond turning process on IR optical materials", Materials Today: Proceedings, vol. 69, pp. 435–440, 2022.
[3] Dai, J. Jiang, G. Zhang, and T. Luo, "Forced-based tool deviation induced form error identification in single-point diamond turning of optical spherical surfaces", Precision Engineering, vol. 72, pp. 83–94, 2021.
[4] Shu, S. Yin, and S. Huang, "Preparation and performance of Ti/Ti-DLC composite coatings for precision glass molding", Ceramics International, vol. 50, no. 3, pp. 5210–5223, 2024.
[5] Fu, S. Huang, Y. Yi, H. He, and J. Mao, "Mechanism of the effect of plastic deformation at different temperatures on the surface roughness of machined aluminum mirrors", Materials and Design, vol. 239, 2024.
[6] Liao, H. Ishihara, H. H. Tran, K. Masamune, I. Sakuma, and T. Dohi, "Precision-guided surgical navigation system using laser guidance and 3D autostereoscopic image overlay", Computerized Medical Imaging and Graphics, vol. 34, no. 1, pp. 46–54, 2010.
[7] Zhuang, W. Zong, and Y. Tang, "Statistical analysis and suppression of vibration frequency bifurcation in diamond turning of Al 6061 mirror", Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 198, 110421, 2023.
[8] R. Sakthivel, J. Cherian, B. B. Nair, A. Sahasransu, L. N. V. P. Aratipamula, and S. A. Gupta, "An acoustic dataset for surface roughness estimation in milling process", Data in Brief, vol. 111108, 2024.
[9] T. Alam, A. N. M. A. Tomal, and M. K. Nayeem, "High-Speed Machining of Ti–6Al–4V: RSM-GA based Optimization of Surface Roughness and MRR", Results in Engineering, vol. 17, 100873, 2023.
[10] N. Malleswari, G. K. Manaswy, and P. G. Pragvamsa, "Prediction of surface roughness for fused deposition in fabricated work pieces by RSM and ANN technique", Materials Today: Proceedings, 2023.
[11] Kumar and N. R. J. Hynes, "Prediction and optimization of surface roughness in thermal drilling using integrated ANFIS and GA approach", Engineering Science and Technology, an International Journal, vol. 23, no. 1, pp. 30–41, 2020.
[12] S. Sangwan, S. Saxena, and G. Kant, "Optimization of machining parameters to minimize surface roughness using integrated ANN-GA approach", Procedia CIRP, vol. 29, pp. 305–310, 2015.
[13] Poonia, R. Kumar, R. Kulshrestha, and K. S. Sangwan, "Optimization of specific energy, scrap, and surface roughness in 3D printing using integrated ANN-GA approach", Procedia CIRP, vol. 116, pp. 324–329, 2023.
[14] Gopan, K. L. D. Wins, and A. Surendran, "Integrated ANN-GA approach for predictive modeling and optimization of grinding parameters with surface roughness as the response", Materials Today: Proceedings, vol. 5, no. 5, pp. 12133–12141, 2018.
[15] N. Babu, R. Karthikeyan, and A. Punitha, "An integrated ANN – PSO approach to optimize the material removal rate and surface roughness of wire cut EDM on INCONEL 750", Materials Today: Proceedings, vol. 19, pp. 501–505, 2019.
[16] Chetry, S. S. Phalke, and A. Nandy, "Achieving high precision and productivity in laser machining of Ti6Al4V alloy: A comprehensive study using a n-predictor polynomial regression model and PSO algorithm", International Journal of Lightweight Materials and Manufacture, vol. 8, pp. 127-140, 2025.
[17] Vasanthkumar, R. Balasundaram, and N. Senthilkumar, "Sliding-friction wear of a seashell particulate reinforced polymer matrix composite: modeling and optimization through RSM and Grey Wolf optimizer", Transactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering, vol. 46, no. 2, pp. 329–345, 2022.
[18] Lin, J. Wang, B. Ren, J. Yu, X. Wang, and T. Zhang, "Robust optimization of rolling parameters of coarse aggregates based on improved response surface method using satisfaction function method based on entropy and adaptive chaotic gray wolf optimization", Construction and Building Materials, vol. 316, 125839, 2022.
[19] Wang, H. Liu, X. Qi, Y. Wang, W. Ma, and S. Zhang, "Tool wear prediction based on SVR optimized by hybrid differential evolution and grey wolf optimization algorithms", CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, vol. 55, pp. 129–140, 2024.
[20] Yang, C. Wang, S. Wang, Y. Xiao, Q. Ma, X. Tian, C. Zhou, and J. Li, "Performance prediction model for desalination plants using modified grey wolf optimizer based artificial neural network approach", Desalination and Water Treatment, vol. 319, 100411, 2024.
[21] R. Dhar, D. Gupta, S. S. Roy, A. K. Lohar, and N. Mandal, "Covariance matrix adapted grey wolf optimizer tuned extreme gradient boost for bi-directional modelling of direct metal deposition process", Expert Systems with Applications, vol. 199, 116971, 2022.
[22] A. Pinazo, "New genetic gray wolf optimizer with a random selective mutation for wind farm layout optimization", Heliyon, vol. 10, no. 23, 2024.
[23] Ghalambaz, R. Jalilzadeh Yengejeh, and A. H. Davami, "Building energy optimization using Grey Wolf Optimizer (GWO)", Case Studies in Thermal Engineering, vol. 27, 2021.
[24] Geng, X. Yang, Q. Xie, W. Zhang, J. Kang, Y. Liang, and R. Li, "Ultra-precision diamond turning of ZnSe ceramics: Surface integrity and ductile regime machining mechanism", Infrared Physics and Technology, vol. 115, 2021.
[25] Liu, J. Bao, W. Hu, and H. Yan, "Microstructure, interfacial reaction behavior, and mechanical properties of Ti3AlC2 reinforced Al6061 composites", Transactions of Nonferrous Metals Society of China, vol. 34, no. 9, pp. 2756–2771, 2024.
[26] Sadhukhan, N. K. Mondal, and S. Chattoraj, "Optimisation using central composite design (CCD) and the desirability function for sorption of methylene blue from aqueous solution onto Lemna major", Karbala International Journal of Modern Science, vol. 2, no. 3, pp. 145–155, 2016.
[27] Babič, G. Lesiuk, D. Marinkovic, and M. Calì, "Evaluation of microstructural complex geometry of robot laser hardened materials through a genetic programming model", Procedia Manufacturing, vol. 55, pp. 253–259, 2021.
[28] S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, "Grey Wolf Optimizer", Advances in Engineering Software, vol. 69, pp. 46–61, 2014.
Xem thêm
##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##
Đã Xuất bản
Feb 28, 2025
Download
Cách trích dẫn
Binh, L. T., D. X. Bien, N. V. Hung, C. A. My, H. N. Duc, N. K. Hung, và B. K. Hoa. “Nghiên cứu tối ưu hóa độ nhám bề mặt cầu Al6061 Khi tiện bằng mũi Dao Kim cương sử dụng Mô hình thiết Kế tổng hợp Trung tâm Và thuật toán tối ưu hóa đàn sói xám”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 23, số p.h 2, Tháng Hai 2025, tr 81-87, doi:10.31130/ud-jst.2025.494E.
