research centers


Search results: Found 30

Listing 1 - 10 of 30 << page
of 3
>>
Sort by

Article
The Effect of Cutting Tool Vibration on Surface Roughness of Workpiece in Dry Turning Operation

Authors: Safeen Y. Kassab --- Younis K. Khoshnaw
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2007 Volume: 25 Issue: 7 Pages: 879-889
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This study is to find a correlation between surface roughness and cutting tool vibrationin turning. The ranges of process cutting parameters in the present study are limited:cutting speed (34, 70, 130 m/min), depth of cut (0.1, 0.2mm), feed rate (0.07, 0.13,0.17mm/rev) and tool overhanging (25, 30, 35, 40mm). The data are generated by lathedry turning of medium carbon steel samples at different levels of the mentioned aboveparameters. Dry cutting tests (without using cutting fluid) are conducted to simulate agood turning, the dry turning provided a clean environment to obtain undisturbedclear cutting vibration, which results in more accurate and clear correlation betweencutting vibrations and roughness. The analysis of variance reveale in this study is thatthe best surface roughness condition is achieved at a low (feed rate less and equal0.13mm/rev), and with smaller tool overhang less and equal 30mm). The results alsoshow that the cutting speed has small effect on surface roughness than feed rate andtool overhang. The depth of cut has not a significant effect on surface roughness in thisstudy.Above results can be obtained when there is no built up edge and no damageof the tool tip. Finally experimental results have shown good correlation between thecutting tool vibration and surface roughness which can be used to control the finishsurface of the workpieces during the mass production.

هذه البحث لأيجاد علاقة بين أهتزازات قلم القطع والخشونة السطحية في عملية القط ع. تمتحديد عو امل القطع في هذه الدراسة بحيث تكون سرعة القطع ( ٢٧٠،٥٦٠،١٠٣٠دورة/دقيقة) وعمق القطع ( ٠,١،٠,٢ ملم) ومعدل التغذية ( ٠,٠٧،٠,١٣،٠,١٧ ملم /دورة)وطول قلم القطع ( ٢٥،٣٠،٣٥،٤٠ ملم). تم أجراء التجارب في ماكنة الخراطة بدون استخدامسائل التبريد , وبأستخدام عي نات من حديد ذو نسبة كاربون متوسطة عند مختلف حالات القطع .عدم أستخدام سائل التبريد يمثل حالة جيدة لعملية القطع. حيث يعطي وضعية جيدة لحصولعلى أهتزازات القطع ,و النتائج يكون أكثر وضوحا ودقيقا بين أهتزازات و خشونة السطحية .نتائج التحليل في هذه الدراسة يوضح بأن الخشونة السطحية جيدة يكون في حالة معدل التغذيةأقل أو يساوي الى ٠,١٣ ملم/دورة أما الخشونة السطحية غير جيدة متشابهة(عند بروز أقل أويساوي ٣٠ ملم).النتائج في هذه الدراسة يبين بأن لسرعة القطع تأثير صغير جدا على الخشونة السطحيةمقارنة مع تأثير معدل التغذية . أما عمق القطع فأن تأثيرها ليس ت ملحوظة على الخشونةالسطحية. هذه النتائج يمكن حصول عليها عند عدم لصق الرايش على القلم أو عدم حصول أيضرر في رأس القلم . في النهية فأن النتائج العملية يبين بأن هناك علاقة جيدة بين أهتزازالقلمو الخشونة السطحية . ويمكن أستخدامها لسيط رة على الخشونة السطحية لشغلة في عملياتاللأنتاجية.


Article
USING INTELLIGENT TECHNIQUE RBFNN FOR PREDICTION RECOGNITION OF TOOL WEAR IN HARD TURNING
استخدام التقنية الذكية للتنبؤ بتأكل اداة قطع اثناء الخراطة القاسية

Author: Akeel Ali Wannas عقيل علي وناس
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2013 Volume: 6 Issue: 3 Pages: 17-27
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Hard turning technology has been gaining acceptance in many industries throughout the last 2decades. The trend today is to replace the slow and cost-intensive grinding process with finish hard turning in many industrial applications such as bearings, transmission shafts, axles and engine components, flap gears, landing struts and aerospace engine components. In this study, Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) model has been developed for the prediction of the status of the tool wear. Learning data was collected from Experimental setup. The neural network model has 3 input nodes and one output representing process Modeling correlates process state variables to parameters. The process input parameters are Feed rate (F), cutting Speed (S) and Depth of cut (Dc). The process output is state Variable (Vb). Regression analysis between finite element results and values predicted by the neural network model shows the least error.

تكنولوجيا الخراطة القاسية كانت مقبولة في العديد من الصناعات حتى العقدين الماضيين، اما اليوم فألاتجاه السائد هو بأستبدال عملية بطيئه واجراء مكلف وانهاء الخراطة القاسية في العديد من التطبيقت الصناعية مثل المحامل واعمدة النقل والتروس واجزاء المركباتالفضائية وغيرها.تم تطوير نموذج للتنبؤ بتأكل اداة قطع المستخدمة بعملية الخراطة بواسطة الدالة الاساسية الشعاعة للشبكات العصبية(RBFNN)، وقد جمعت البيانات من العمل التجريبي. ان عقدة الشبكة العصبية تتكون من ثلاثة مدخلات ومخرج واحد يمثل الاجراء.النمذجة هي ربط حالة المتغيرات الى المعاملات وان اجراء معاملات الادخال هي معدل التغذية وسرعة القطع وعمق القطع، اما اجراء الاخراج فهو حالة المتغير(دالة التأكل). تم تحليل الانحدار بين نتائج العناصر المحددة ونموذج الشبكة العصبية الذي بين اقل خطأ.


Article
Thermal Field Analysis of Oblique Machining Process with Infrared Image for AA6063-T6
تحليل المجال الحراري لعمليه التشغيل المائله

Authors: Osamah F. Abdulateef أسامه فاضل عبد اللطيف --- Lara A.Salman لاره عبد الكريم سلمان
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 1-10
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Metal cutting processes still represent the largest class of manufacturing operations. Turning is the most commonly employed material removal process. This research focuses on analysis of the thermal field of the oblique machining process. Finite element method (FEM) software DEFORM 3D V10.2 was used together with experimental work carried out using infrared image equipment, which include both hardware and software simulations. The thermal experiments are conducted with AA6063-T6, using different tool obliquity, cutting speeds and feed rates. The results show that the temperature relatively decreased when tool obliquity increases at different cutting speeds and feed rates, also it is found that the mean tool rake face temperature distribution decreases with increase of tool obliquity. The result also show that the maximum error between the predicted and measured temperatures by IR camera was between 6-27 °C.

أﻥ ﺍﻏﻠﺏ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻌﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﻐﻴﻠﻴﺔ ﺘﻨﺠﺯ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻤﻜﺎﺌﻥ ﺍﻟﺘﺸﻐﻴل ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ,ﺤﻴﺙ ﺘﻤﺭﺍﻟﻤﺸﻐﻭﻻﺕ ﺒﺴﻠﺴﻠﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﺸﻐﻴﻠﻴﻪ ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﺍﺒﺘﺩﺃ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺎﺩﺓ ﺍﻻﻭﻟﻴﻪ ﻭﺼﻭﻻ ﺍﻟﻰ ﺍﻟﻤﻨﺘﺞ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ، ﻭﺘﻌﺘﺒﺭ الخراطه الاكثر استخداما في عمليات قطع المعادن, هذا البحث يركز على تحليل التوزيع الحراري خلال عمليات القطع المائل بأستخدام طريقه العناصر المحدده (FEM) وتطبيقها في برنامج DEFORM 3D V10.2 . تم استخدام ماده الالمنيوم AA6063-T6 بظروف تشغيل متعدده (سرع قطع, تغذيه, ميلان الاداه) .اظهرت نتائج القياسات الحراريه بالاشعه تحت الحمراء ذات الدقه العاليه بعد مقارنتها مع نتائج طريقه العناصر المحدده(FEM) انخفاض متوسط درجات الحراره عند وجه جرف الاداه عند زياده ميل الاداه عند سرعه قطع وتغذيه مختلفه,وكذلك اظهرت النتائج اعلى نسبه خطاء بين درجه الحراره المتوقعه والمقاسه بالكاميرا الحراريه يتراوح بين6-27 °C .

Keywords

Infrared --- Deform-3D --- tool obliquity --- turning.


Article
Theoretical and Experimental Investigation of Tool Inclination Angle in Turning Operation

Authors: Ali Abbar Khleif --- Farhad Mohammad Kushnaw
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 1 Pages: 116-128
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper introduces a mathematical model to calculate the amount of toolinclination angle in turning operation depending on controlling the chip flow along thecutting edge, and to simplify the setting of this angle and the direct relation with nosesetting distance, a model is achieved to calculate the setting nose distance instead ofchanging the inclination angle. Results conducted on a series of experiments bychanging tool nose setting distance where most of the cutting conditions kept constant,except tool nose setting below and above the workpiece centre, and its effect ofobtained surface roughness was measured at each step.Theoretical results for finishing turning operation, for depth of cut less than 1mm, show that setting tool nose below the workpiece centre will be similar to that ofsetting positive angle of inclination.The main function of the derived model of the inclination angle is to makeequal chip flow along the cutting edge and the chip will be cured far enough from themachined surface and therefore eliminate the chip and hence improve the workpiecesurface roughness.The proposed theoretical model proved that in external turning with finishingoperation the suggested inclination angle (λ) must have positive values, and the settingdistance has a negative value. While in the experimental work, the workpiece surfacefinish has been improved when setting distance has negative value below theworkpiece centre.


Article
STUDYING THE EFFECT OF CUTTING SPEED AND FEED RATE ON TOOL LIFE IN THE TURNING PROCESSES
دراسة تأثير سرعة القطع ومعدل التغذية على عمر العدة في عمليات الخراطة

Author: Naife A. Talib نايف احمد طالب
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2010 Volume: Engineering Sc. Conference Issue: First Pages: 181-194
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT:- In this paper, a thorough investigation has been carried out to study the effect of cutting speed and feed rate on tool life at constant depth of cut equal to (1mm) with no cooling fluid. Different cutting speed and feed rate with constant depth of cut are used to optimize these variables for maximum life can be obtained experimentally. The experiments were conducted on the fermented low alloy steel and using high hardness cutting tool of Tungsten Carbide. It was found that the longest life of cutting tool is at cutting speed (66.88 m / min) and feed rate (0.72 mm / rev), where the life of cutting tool is(388.3 min). The shortest life of cutting tool occurring at cutting speed of (263.76m/min) and feed rate (0.8 mm / rev), where the value of the life is about (0.274 min). Thus, we clear note that the cutting speed and feed rate have a direct impact on the longevity of the kit.Keywords:- Tungsten Carbide, Tool life, Tool wear, Turning processes, Cutting tool.

الخلاصة في هذا البحث تم اجراء اصتقصاء عميق لدراسة تأثير كل من سرعة القطع ومعدل التغذية على عمر العدة بثبوت عمق القطع المساوي((1mm وبعدم استخدام سائل تبريد.تم استخدام سرع قطع ومعدلات تغذية مختلفة بثبوت عمق القطع لاختيار افضل هذه المتغيرات لاقصى عمر للعدة يمكن الحصول عليه عملياً. اجريت التجارب على سبيكة من نوع (Low Alloy Steel ) المخمر و بأستخدام عدة قطع من (Carbide Tungsten) عالي الصلادة .وبعد اجراء التجارب وجد ان اطول عمر للعدة المستخدمة كانت عند سرعة القطع (66.88 m/min ) وبمعدل تغذية (0.72mm/rev ) حيث كان عمر العدة (388.3min). أما اقصر عمر للعدة فكان عند سرعة القطع ((263.76m/min وبمعدل تغذية (0.8 mm/rev )حيث كان عمر العدة (0.274 min ). وبذلك نلاحظ بأن لسرعة القطع ومعدل التغذية لها التأثير المباشر على اطالة عمر العدة .


Article
STUDY THE OPTIMAL CUTTING CONDITIONS AFFECTING THE COPPER SURFACE ROUGHNESS BY TAGUCHI TECHNIQUE
دراسة ظروف القطع المثلى المؤثرة على الخشونة السطحية للنحاس باستخدام طريقة تاكوجي

Author: Baraa Mohsen Hossien Albaghdadi
Journal: Iraqi journal of mechanical and material engineering المجلة العراقية للهندسة الميكانيكية وهندسة المواد ISSN: 20761819 Year: 2013 Volume: 13 Issue: 4 Pages: 723-733
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This research aims to find the optimal conditions affecting the surface roughness when copper is turned. In this work the Taguchi method is used to optimize the cutting parameters. The parameters considered here are: spindle speed, feed rate, and the tool nose radius while the depth of cut has been fixed during the experiments. The tool used for conducting the experiment is High Speed Steel (HSS). Once the surface roughness is measured, the quality characteristic “smaller is the better” is applied to calculate the signal to noise ratio S/N for each experiment. Also, by using ANOVA output, the factor that has more significant in the process has been determined depending on its percentage of contribution. The results showed that the optimum combination of levels of the parameters were (3-1-1) that are corresponding to spindle speed (1120 rpm), feed rate (0.065 mm/rev), and tool nose radius (4 mm). The significant factor that has maximum contribution according to ANOVA results is the spindle speed with 58.581% followed by feed rate and tool nose radius respectively.

يهدف البحث الى ايجاد الظروف المثلى المؤثرة على الخشونة السطحية عند تشغيل النحاس في عملية الخراطة. تم في هذا البحث استخدام طريقة تاكوجي لأيجاد الظروف المثلى لمتغيرات القطع. الظروف المستخدمة هنا هي سرعة دوران القطعة ومعدل التغذية ونصف قطر مقدمة الاداة حيث تم استخدام فولاذ القطع السريع كاداة قطع، بينما قد تم تثبيت مقدار عمق القطع. تم تطبيق الخاصية "ألاصغر هو ألافضل" بالنسبة لحساب النسبة بين الاشارة الى الضوضاء (S/N) لكل تجربة. أيضا تم استخدام تحليل التباين ANOVA، في تحديد اكثر عامل مؤثر من عوامل متغيرات القطع من خلال امتلاكه لاكثر نسبة مشاركة او مساهمة في العملية. بينت النتائج بان التوليفة الامثل لمتغيرات القطع كانت عند المستويات (3-1-1) والتي تتمثل بسرعة دوران القطعة (1120 دورة في الدقيقة)، ومعدل التغذية (0.065 ملم/دورة)، ونصف قطره مقدمة الاداة (4 ملم). العامل الاكثر اهمية بحسب مساهمته الاكبر والذي بينه جدول ANOVA هو سرعة دوران القطعة بنسبة مشاركة 58.581٪ يليه معدل التغذية و نصف قطر الأداة على التوالي.


Article
Roughness Assessment for Machined Surfaces in Turning Operation Using Neural Network
تخمين خشونة السطوح المشغلة في عملية الخراطة باستخدام الشبكة العصبية

Authors: Mohanned M.H. AL-Khafaji --- Hussam Lefta Alwan --- Baraa M.H. Albaghdadi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 5 Part (A) Engineering Pages: 1331-1344
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Feed forward artificial neural network has been applied to predict the quality of turned surfaces for two types of coated carbide inserts. Four networks were proposed for each insert. The networks have been trained and tested using a former experimental data. The input data, represented by cutting parameter values, and output data, represented by surface roughness, were fed into the network model. Each network has three layers adopted for prediction. The first one is the input layer which involves cutting parameters: cutting speed, feed rate, and depth of cut; the second layer is hidden layer consisting of two hidden layers. The third layer of the network is the output layer which gives the surface roughness value. Levenberg - Marquardt algorithm is used in the back-propagation algorithm to train these networks. The best result was obtained for networks which have (12) neurons in the first hidden layer and (9) neurons in the second hidden layer. These networks had given R^2=0.9902 and mean square error = 0.0033 for the first insert, whereas, for the second insert, R^2=0.9892 and mean square error = 0.0023. These networks were used to predict the optimum cutting parameters which give minimum surface roughness.

استخدمت الشبكة العصبية للتنبؤ بخشونة السطح المشغل بعملية الخراطة و لنوعين من عدد القطع الكاربيدية المطلية. اقترحت اربع شبكات بكل عدة. دربت هذه الشبكات واختبرت باستخدام بيانات تجارب سابقة. البيانات المدخلة للشبكة هي متغيرات عملية القطع (سرعة القطع و التغذية وعمق القطع) اما المخرجات هي خشونة السطح. كل شبكة تتكون من ثلاث طبقات دربت لتعطي قيمة الخشونة. الطبقة الأولى تعتبر طبقة الأدخال و تتضمن متغيرات عملية القطع(سرعة القطع والتغذية وعمق القطع)، أما الطبقة الثانية تتكون من طبقتين مخفيتيين. الطبقة الثالثة هي طبقة الأخراج و التي تعطي قيمة الخشونة السطحية. استخدمت خوارزمية لفنبرغ – ماركوارت ضمن خوارزمية التغذية العكسية لتدريب الشبكات. افضل نتيجة كانت من الشبكة العصبية التي تحوي على طبقة مخفية أولى بعدد 12 خلية عصبية وطبقة مخفية ثانية بعدد 9 خلايا عصبية. اعطت هذه الشبكاتR^2=0.9902 ومعدل الخطأ التربيعي =0.0033 للعدة الأولى، بينما R^2=0.9892 ومعدل الخطأ التربيعي =0.0023 للعدة الثانية. استخدمت هذه الشبكات للتنبؤ بأفضل ظروف قطع للحصول على اقل خشونة سطحية.


Article
PREDICTION OF SURFACE ROUGHNESS IN TURNING MACHINE Using TAGUCHI METHOD
التنبؤ بالخشونة السطحية في عملية الخراطة باستخدام طريقة تاكوجي

Author: Abbas Fadhil Ibrahim
Journal: Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences مجلة القادسية للعلوم الهندسية ISSN: 19984456 Year: 2015 Volume: 8 Issue: 3 Pages: 326-334
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper investigates the effect of process parameters (approach angle, nose radius, cutting speed and feed rate) on surface roughness in turning machine. The experiments was conducted based on Taguchi’s L8 orthogonal array and assessed with analysis of variance and signal to noise ratio. According to this, it was observed that surface roughness correlates negatively with nose radius and positively with approach angle. The ability of the independent values to predict the dependent values was 95.1% for mean. Minimum surface roughness was predicted as 4.207 μm with approach angle 5°, nose radius 1.5mm, cutting speed of 455 rpm and feed rate of 0.19 mm/rev. From analysis of variance ANOVA, the feed rate was the most significant parameter for minimum surface roughness, cutting speed was next significant parameter for minimum surface roughness, then nose radius, while approach angle was the last.

يهدف البحث على التعرف على تاثير اعتبارات التشغيل مثل )زاوية الاقتراب ، نصف قطر مقدمة الحد القاطع، سرعة القطع ومعدلومصفوفة عمو ية يتم تقييمها مع L التغذية( على الخشونة السطحية في عملية الخراطة. الاختبارات اجريت بالاعتما على تاووجي 8تحليل التباين ونسبة الاشارة الى الضوضاء. طبقا" الى هذا يلاحظ ان الخشونة السطحية ترتبط سلبيا" مع نصف مقدمة الحد القاطعوايجابيا" مع زاوية الاقتراب. قابلية القيم المستقلة على التنبؤ بالقيم المعتمدة وانت .. 59 % . ان اقل خشونة سطحية متنبأة وانت 7.2.4... مايكرومتر مع زاوية اقتراب 9 رجة ،نصف قطر مقدمة حد قاطع 9.. ملم،سرعة قطع 799 ورة بالدقيقة و معدل تغذية 5ملم/ ورة.من تحليل التباين وان معدل التغذية هو الاوثر تأثير لأقل خشونة سطحية ,سرعة القطع وانت هي المتغير الثاني الذي يؤثرعلى اقل خشونة سطحية , ومن ثم نصف قطر مقدمة الحد القاطع, بينما زاوية الاقتراب وانت الاخيرة من ناحية التأثير على الخشونةالسطحية...


Article
OPTIMIZATION AND PREDICTION OF THE OPTIMAL CUTTING CONDITIONS AFFECTING THE SURFACE ROUGHNESS OF HIGH CARBON ALLOY STEEL
الامثلية والتنبؤ بظروف القطع المثلى المؤثرة على الخشونة السطحية لفولاذ سبائكي عالي الكاربون

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, optimization of turning cutting conditions and prediction of surface roughness has been satisfactorily accomplished. Taguchi method was applied and second – order mathematical model used for prediction has been developed. Standard L9 Taguchi orthogonal array, S/N ratio through using the quality characteristic ‘the-lower-the-better’, and ANOVA technique were all adopted to determine the optimum cutting parameters and the more significant factor among them. The parameters that have considered are Spindle speed S, feed rate f, and depth of cut a. Nine specimens were machined according to the levels of parameters, and surface roughness (Ra) values were measured three times for each experiment. The optimum conditions obtained were 1200 rpm spindle speed, 0.12 mm/rev feed rate, and 0.7 mm depth of cut. Among them, the more significant factor is feed rate followed by spindle speed and depth of cut respectively. Based on the results of prediction by the second – order model, it can be concluded that it is a very appropriate to predict the surface roughness of high carbon steel. Confirmation results showed that the predicted values and measured values were dramatically close. This indicates that the Taguchi method and multiple regression can be effectively used to optimize and predict the surface roughness such that the coefficient of determination was found to be 99.82 % with average error not exceed 1.12 %.

تم في هذا البحث انجاز الامثلية لظروف القطع لعملية الخراطة والتنبؤ بالخشونة السطحية بصورة مرضية. حيث تم تطبيق طريقة تاكوجي وكذلك تم بناء موديل رياضي من الدرجة الثانية للتنبؤ بالخشونة السطحية. تم استخدام مصفوفة تاكوجي القياسية من النوع L9 ونسبة الاشارة الى الضوضاء من خلال استخدام الخاصية "كلما كان اصغر – كلما كان افضل" وتقنية تحليل التباين لتحديد ظروف القطع المثلى والعامل الاكثر تاثيرا من بينهم. المتغيرات التي تم اعتبارها هي سرعة الدوران S، معدل التغذية f، وعمق القطع a. تم تشغيل تسع عينات حسب مستويات المتغيرات، وتم قياس الخشونة السطحية (Ra) بثلاث قراءات لكل تجربة. الظروف المثلى التي تم الحصول عليها كانت عند سرعة دوران 1200 دورة بالدقيقة و معدل تغذية مقداره 0.12 ملم/دورة و عمق قطع مقداره0.7 ملم. من بين المتغيرات، كان العامل الاكثر تاثيرا هو معدل التغذية ومن ثم سرعة الدوران ومن ثم عمق القطع على التوالي. بناءا على نتائج التنبؤ لموديل الدرجة الثانية فانه يمكن الاستنتاج بانه من المناسب جدا التنبؤ بالخشونة السطحية للفولاذ عالي الكاربون. اظهرت نتائج التاكد بان القيم المتنبأ بها والقيم التجريبية كانت متقاربة جدا. وهذا يشير الى ان طريقة تاكوجي والانحدار المتعدد يمكن استخدامها بصورة فعالة لايجاد الامثلية والتنبؤ بالخشونة السطحية بحيث ان معامل تحديد التنبؤ كان 99.82 % مع معدل خطأ لا يتجاوز 1.12 %.


Article
Neural Network Modeling of Cutting Force and Chip Thickness Ratio for Turning Aluminum Alloy 7075-T6
نمذجة قوة القطع ونسبة سمك النحاتة باستخدام الشبكات العصبية اثناء خراطة سبيكة الألمنيوم 7075-T6

Author: Mohanned Mohammed H. AL-Khafaji مهند محمد حسين الخفاجي
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2018 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 67-76
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The turning process has various factors, which affecting machinability and should be investigated. These are surface roughness, tool life, power consumption, cutting temperature, machining force components, tool wear, and chip thickness ratio. These factors made the process nonlinear and complicated. This work aims to build neural network models to correlate the cutting parameters, namely cutting speed, depth of cut and feed rate, to the machining force and chip thickness ratio. The turning process was performed on high strength aluminum alloy 7075-T6. Three radial basis neural networks are constructed for cutting force, passive force, and feed force. In addition, a radial basis network is constructed to model the chip thickness ratio. The inputs to all networks are cutting speed, depth of cut, and feed rate. All networks performances (outputs) for all machining force components (cutting force, passive force and feed force) showed perfect match with the experimental data and the calculated correlation coefficients were equal to one. The built network for the chip thickness ratio is giving correlation coefficient equal one too, when its output compared with the experimental results. These networks (models) are used to optimize the cutting parameters that produce the lowest machining force and chip thickness ratio. The models showed that the optimum machining force was (240.46 N) which can be produced when the cutting speed (683 m/min), depth of cut (3.18 mm) and feed rate (0.27 mm/rev). The proposed network for the chip thickness ratio showed that the minimum chip thickness is (1.21), which is at cutting speed (683 m/min), depth of cut (3.18 mm) and feed rate (0.17 mm/rev).

تؤثر الكثير من المتغيرات على عملية القطع والتي يجب دراستها. ومن هذه المتغيرات الخشونة السطحية وعمر عدة القطع واستهلاك الطاقة ودرجة حرارة القطع ومركبات قوى التشغيل وتآكل العدة ونسبة سمك النحاتة. ان عملية القطع تعد معقدة ولا خطية بسبب هذه العوامل. إن الهدف من هذا البحث هو بناء نماذج من الشبكات العصبية لتمثيل العلاقة بين متغيرات القطع (سرعة القطع وعمق القطع ومعدل التغذية) وقوة التشغيل وكذلك مع نسبة سمك النحاتة. عملة الخراطة اجرية لسبيكة الألمنيوم 7075-T6. تم بناء ثلاث شبكات عصبية نصف قطرية لكلٍ من قوة القطع والقوة السلبية وقوة التغذية، فضلاعن ذلك تم انشاء شبكة نصف قطرية لنمذجة نسبة سمك النحاتة. ان مدخلات جميع الشبكات هي ظروف القطع (سرعة القطع وعمق القطع ومعدل التغذية). تم مقارنة أداء (مخرجات) الشبكات لمركبات قوة التشغيل (قوة القطع والقوة السلبية وقوة التغذية) مع التجارب العملية وأعطت تطابقا تاما وكذلك تم حساب معامل العلاقة وجد بأنه مساوٍ للواحد. وكذلك الشبكة التي تم بناؤها لنسبة سمك النحاتة كان معامل الارتباط مساوٍ للواحد ايضاً، بالمقارنة مع النتائج العملية. ان هذه الشبكات (النماذج) استخدمت لإيجاد أفضل ظروف قطع والتي بدورها تعطي اقل قوة قطع وأقل نسبة سمك النحاتة. أظهرت نتائج النماذج بإن افضل قوة تشغيل يمكن الحصول عليها هي (240.46 نيوتن) عندما تكون سرعة القطع (683 م/د) و عمق القطع (3.18ملم) و معدل تغذية (0.27 ملم/دورة). وأظهرت الشبكة المقترحة لنسبة سمك النحاتة إن اقل نسبة يمكن الحصول عليها هي (1.21) عندما تكون سرعة القطع (683 م/د) وعمق قطع (3.18 ملم) و معدل تغذية (0.17 ملم /دورة).

Listing 1 - 10 of 30 << page
of 3
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (30)


Language

English (20)

Arabic and English (8)

Arabic (2)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (7)

2015 (4)

2014 (2)

2013 (3)

More...