Nghiên cứu ảnh hưởng của thông số cắt đến độ nhám bề mặt khi phay hợp kim nhôm theo phương pháp Taguchi
Tóm tắt: 78
|
PDF: 43
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Author
-
Pham Nguyen Quoc HuyCollege of Engineering, Can Tho University, VietnamTran KhaCollege of Engineering, Can Tho University, VietnamTu Buu LocCollege of Engineering, Can Tho University, VietnamNguyen Van CuongCollege of Engineering, Can Tho University, VietnamNguyen Dinh TuDepartment of Mechanical Engineering, Can Tho University of Technology, VietnamHuynh Thanh ThuongCollege of Engineering, Can Tho University, Vietnam
Từ khóa:
ANOVA
Phay
Mô hình hồi quy
Phương pháp Taguchi
Tóm tắt
Trong nghiên cứu này, ảnh hưởng của các thông số chế độ cắt (tốc độ cắt v, lượng tiến dao f và chiều sâu cắt t) tới độ nhám bề mặt trong gia công phay mặt bên bằng dao phay ngón của chi tiết hợp kim nhôm 6061 được nghiên cứu theo phương pháp Taguchi và phân tích phương sai (ANOVA). Kết quả cho thấy, f ảnh hưởng đáng kể tới độ nhám bề mặt, tiếp đó là và ảnh hưởng yếu nhất là v. Mô hình hồi quy dùng để dự đoán độ nhám được xác định và độ tin cậy R2 = 99,62%. Độ nhám dự đoán từ hàm hồi quy và độ nhám thực tế có phần trăm sai số trung bình (%MAE) và phần trăm bình phương sai số trung bình (%MSE) lần lượt là 3,154% và 0,222%. Mô hình hồi quy phù hợp để dự đoán độ nhám bề mặt trong quá trình gia công phay tinh hợp kim nhôm 6061.
Tài liệu tham khảo
-
[1] T. V. Dich, N. T. Binh, N. T. Dat, N. V. Tiep, and T. X. Viet, Manufacturing Technology 1, 3rd ed. Hanoi, Vietnam: Science and Technology Publishing House, 2006.
[2] A. Jayant and V. Kumar, “Prediction of surface roughness in CNC turning operation using Taguchi design of experiments,” Journal of the Institution of Engineers (India), vol. 88, pp. 19–25, 2008.
[3] A. Ramakrishnan and B. R. Krishnan, “Prediction of surface roughness in CNC turning process using adaptive neural fuzzy inference system,” Journal of Engineering Research, vol. 9, 2021.
[4] J. A. Ghani, I. A. Choudhury, and H. H. Hassan, “Application of Taguchi method in the optimization of end milling parameters,” Journal of Material Processing Technology, vol. 145, no. 1, pp. 84–92, 2004.
[5] J. Kopac and P. Krajnik, “Robust design of flank milling parameters based on grey-Taguchi method,” Journal of Material Processing Technology, vol. 191, no. 1–3, pp. 400–403, 2007.
[6] H. Öktem, T. Erzurumlu, and H. Kurtaran, “Application of response surface methodology in the optimization of cutting conditions for surface roughness,” Journal of Material Processing Technology, vol. 170, pp. 11–16, 2005.
[7] D. Trung and D. Duc Trung, “Influence of cutting parameters on surface roughness during milling AISI 1045 steel,” Tribology in Industry, vol. 42, pp. 658–665, 2020.
[8] M. Hayajneh, M. S. Tahat, M. T. Hayajneh, and J. Bluhm, “A study of the effects of machining parameters on the surface roughness in the end-milling process,” Jordan Journal of Mechanical and Industrial Engineering, vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2007.
[9] L. Hernández-González and R. P.-R.- Dyna, “Effects of cutting parameters on surface roughness and hardness in milling of AISI 304 steel,” DYNA, vol. 85, no. 205, pp. 57–63, 2018.
[10] A. Hamdan, A. A. D. Sarhan, and M. Hamdi, “An optimization method of the machining parameters in high-speed machining of stainless steel using coated carbide tool for best surface finish,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 58, pp. 81–91, 2012.
[11] K. Shi, D. Zhang, and J. Ren, “Optimization of process parameters for surface roughness and microhardness in dry milling of magnesium alloy using Taguchi with grey relational analysis,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 81, pp. 645–651, 2015.
[12] V. Devkumar, E. Sreedhar, and M. P. Prabakaran, “Optimization of machining parameters on AL 6061 alloy using response surface methodology,” International Journal of Applied Research, vol. 1, pp. 1–4, 2015.
[13] N. Q. Mahmood, Y. F. Tahir, M. Hikmat, M. S. Abdulsatar, and P. Baumli, “Experimental investigation of the surface roughness for aluminum alloy AA6061 in milling operation by Taguchi method with the ANOVA technique,” Journal of Engineering, vol. 30, pp. 1–14, 2024.
[14] Specification for Aluminum and Aluminum-Alloy Extruded Bars, Rods, Wire, Profiles, and Tubes (Metric), ASTM B221/B221M, n.d.
[15] N. H. Loc, Textbook of Experimental Design and Analysis. Ho Chi Minh City, Vietnam: Vietnam National University – Ho Chi Minh City Publishing House, 2021.
[16] Yuanjun International Co., Ltd., End Mill Catalogue (P17), n.d. [Online]. Available: https://lv-tool.com.tw/en/ebook/
[17] Z. Wang and L. Li, “Optimization of process parameters for surface roughness and tool wear in milling TC17 alloy using Taguchi with grey relational analysis,” Advances in Mechanical Engineering, vol. 13, 2021.
[18] M. S. Shahrom, N. M. Yahya, and A. R. Yusoff, “Taguchi method approach on effect of lubrication condition on surface roughness in milling operation,” Procedia Engineering, vol. 53, pp. 594–599, 2013.
[19] P. G. Reddy, S. Gowthaman, and T. Jagadeesha, “Optimization of cutting parameters based on surface roughness and cutting force during end milling of Nimonic C-263 alloy,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 912, 032020, 2020.
Xem thêm
Ẩn bớt
##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##
Đã Xuất bản
Nov 30, 2025
Download
Cách trích dẫn
Huy, P. N. Q., T. Kha, T. B. Loc, N. V. Cuong, N. D. Tu, và H. T. Thuong. “Nghiên cứu ảnh hưởng của thông số cắt đến độ nhám bề mặt Khi Phay hợp Kim nhôm Theo phương pháp Taguchi”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 23, số p.h 11, Tháng Mười-Một 2025, tr 54-59, doi:10.31130/ud-jst.2025.23(11).331.

