research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Prediction of Surface Roughness and Material Removal Rate in Electrochemical Machining Using Taguchi Method
التنبؤ بالخشونة السطحية ومعدل ازالة المادة في التشغيل الكهروكيميائي بأستخدام طريقة تاكوجي

Author: Abbas Fadhil Ibrahim عباس فاضل ابراهيم
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2016 Volume: 12 Issue: 4 Pages: 72-80
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Electrochemical machining is one of the widely used non-conventional machining processes to machine complex and difficult shapes for electrically conducting materials, such as super alloys, Ti-alloys, alloy steel, tool steel and stainless steel. Use of optimal ECM process conditions can significantly reduce the ECM operating, tooling, and maintenance cost and can produce components with higher accuracy. This paper studies the effect of process parameters on surface roughness (Ra) and material removal rate (MRR), and the optimization of process conditions in ECM. Experiments were conducted based on Taguchi’s L9 orthogonal array (OA) with three process parameters viz. current, electrolyte concentration, and inter-electrode gap. Signal-to-noise (S/N), the analysis of variance (ANOVA) was employed to find the optimal levels and to analyze the effect of electrochemical machining parameters on Ra and MRR. The surface roughness of the workpiece was decreased with the increase in current values and electrolyte concentration while causing an increase in material removal rate. The ability of the independent values to predict the dependent values (R2) were 87.5% and 96.3% for mean surface roughness and material removal rate, respectively.

تعتبر عملية التشغيل الكهروكيميائي واحدة من عمليات التشغيل اللاتقليدي لتشغيل الاشكال المعقدة للمواد ذات التوصيل الكهربائي صعبة التشغيل كسبائك النحاس , سبائك التيتانيوم, سبائك الفولاذ,الفولاذ المقاوم للصدأ, الخ . ان استخدام ظروف التشغيل المثالية تعمل على تقليل وقت التشغيل للماكنة وكذلك كلفة الصيانة وسوف تعمل على انتاج اجزاء ذات دقة عالية. في هذا البحث تم دراسة تأثير ظروف التشغيل على الخشونة السطحية ومعدل ازالة المعدن والظروف المثالية للعملية. انجزت الاختبارات بالاعتماد على مصفوفة تاكوجي العمودية مع ثلاثة ظروف تشغيل وهي التيار وتركيز المحلول ومقدار الفجوة بين الاداة والمشغولة. استخدمت نسبة الاشارة الى الضوضاء وتحليل التباين لايجاد المستويات الامثل وتحليل تأثير ظروف التشغيل على الخشونة السطحية وعلى معدل ازالة المادة. تقل الخشونة السطحية للمشغولة بزيادة قيم كل من التيار وتركيز المحلول في حين انه يسبب زيادة في معدل ازلة المادة. قابلية القيم المستقلة على التنبؤ بالقيم المعتمدة هي 87.5% و 96.3% للخشونة السطحية ومعدل ازالة المادة على التوالي

Keywords

ECM --- Carbon --- MRR --- Ra --- Taguchi Method.


Article
Experimental Investigation to Improve Metal Removal Rate (MRR) and Surface Roughness in Electrochemical Machining
تحقیق تجریبي لتحسین معدل إزالة المعدن (MRR) والخشونة السطحیة في التشغیل الكھروكیمیائي

Authors: Saad Kariem Shather --- Baqer Ayad Ahmed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 11 Pages: 1948-1959
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Electrochemical machining (ECM) is a non-traditional machining processwhich is the controlled removal of metal by anodic dissolution in an electrolyticcell in which the workpiece is the anode and the tool is cathode. In ECM, metalremoval rate (MRR) takes place due to atomic dissolution of work material.Electrochemical dissolution is governed by Faraday’s laws.I n this study the ECMis used to remove metal from the internal hole of the workpiece from aluminumalloy using NaCl solution. The rates of improvement in MRR are (6.48, 1.81, 3.74,13.24, 3.11) % for current densities of (2.82, 4.24, 5.65, 7.07, 8.48) A/cm2respectively, when compared with the stationary tool, and the rotating electrodegives better surface finish than the stationary electrode, were the enhancement ratesin roughness are (7, 31.72, 7.91, 15.49, 1.34)% for current density values of (2.82,4.24, 5.65, 7.07, 8.48) A/cm2 respectively.

والدي من (ECM) التشغيل الكهروكيميائي يطلق على نوع من أنواع التشغيل اللاتقليديخلاله تتم إزالة معدن مسيطر عليها بواسطة التحلل الانودي في خلية الكتروليتية حيث إن القطعةالمشغلة هي الانود والعدة هي الكاثود وفي التشغيل الكهروكيميائي تتم أزالة المعدن بطريقةفي إزالة المعدن (ECM) الأدابةوحسب قوانين فراداي . في هذا البحث استخدمت طريقةAl Zn Mg Cu1.5-DIN ) لتوسيع الثقب الموجود في القطعة المشغلة من سبيكة الألمنيومإن نسب التحسين في معدل إزالة المعدن .(NaCl) 1725-1 ) باستخدام المحلول الالكتروليتيهي ( 3.11، 3.74،13.24، 1.81، 6.48 )% لقيم كثافة التيار ( 4.24،5.65، 2.82 (MRR)8.48 ،7.07 ) أمبير/سم 2 بالتتابع. وعند مقارنة العدة الدوارة مع العدة الثابتة أعطت نتائج ،أفضل بالنسبة لخشونة السطح . حيث ان نسب التحسن بالخشونة هي ( 7.91،15.49، 31.72 ،71.34 )% لقیم كثافة التیار ( 8.48 ،7.07، 4.24،5.65، 2.82 ) أمبیر/سم 2 بالتتابع.


Article
Optimization of Electrochemical Machining Process Based on Artificial Neural Network Technique

Authors: Noor Abd Al-Hassan --- Shukry H.Aghdeab --- Abbas F.Ibrahim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 15 Part (A) Engineering Pages: 2960-2970
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Electrochemical machining (ECM) is one of nonconventional machining process used to operation the most harsh materials that difficult to operate in conventional machining. This search has been used to study impact of different parameters on material removal rate (MRR) and to improve the MRR. The workpiece material in this search is stainless steel 316L, tool material from copper and NaCl (10, 25, 50) g/l was used as electrolyte. Through the experiments noted that the MRR increasing at increased current from (50 to 200) the increasing in MRR reach to 57.60%, also MRR increasing at increasing electrolyte concentration from (10 to 50) g/l increasing in MRR (reach) to 75.17 % and MRR decreasing at increased gap size from (0.5 to 1.5) mm the decreasing in MRR reach to 39.2 %. To predict the values of MRR and to get optimization, artificial neural network was used to get minimum mean squared error (MSE) and minimum average percentage error. In network, separated some values to training set and the remaining for testing set and it was noted that the predicated and experimental values are very close to each other.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (2)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2016 (2)

2012 (1)