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工程科学与技术,国际期刊22(2019)956完整文章光学玻璃旋转超声钻削的田口法和效用法维卡斯·库马尔·辛格,哈里·辛格印度国立技术学院机械工程系,Kurukshetra阿提奇莱因福奥文章历史记录:2017年10月7日收到2019年1月16日修订2019年2月13日接受在线预订2019年关键词:磨料超声钻削Anom田口A B S T R A C T本文研究了BK-7玻璃旋转超声钻削加工过程中工艺参数对加工性能的影响,并采用效用函数法对相互冲突的输出响应进行优化,以提高加工效率。基于田口的L9阵列已被用于框架的实验工作,并单独优化输出特性。进给速度,刀具转速和超声波功率已被选为了解其对材料去除率(MRR)和表面粗糙度(SR)的影响。对原始数据进行了均值分析(ANOM),以确定统计学显著性因素的贡献百分比。效用方法已执行的性能属性的同时优化。随着最高水平的工具旋转速度和超声波功率的中间水平的饲料,被预测为最佳的解决方案,以获得优异的性能。饲料被发现有最大的影响MRR和SR其次是工具旋转速度和超声波功率。在95%的置信水平下,预测结果与实验结果吻合良好。加工表面的SEM显微照片显示,在较低水平的饲料的塑性变形区域的存在下,而较高的饲料导致脆性断裂的优势。此外,扫描电镜显微照片显示,发生的晶粒拔出,晶粒断裂和粘结断裂的横向和端面的工具。©2019 Karabuk University. Elsevier B.V.的出版服务。这是CCBY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。1. 介绍光学玻璃BK7的应用正在迅速增长,特别是在光学和激光工业中[1]。BK7具有高硬度、化学惰性、高透射率和低热膨胀系数的最佳组合。旋转超声加工(RUM)在脆性材料的加工工业中是首选的它有许多变体,如旋转超声研磨(RUG)、旋转超声刮擦(RUS)、旋转超声铣削(RUM)、旋转超声毛化(RUT)和旋转超声钻孔(RUD)等。[2]的文件。对于目前的调查,RUD已被用于加工BK7 ,因为钻孔在制造业中至关重要钻孔约占机械加工操作的40%[3]。先进的脆性材料的钻孔是很难用传统的加工工艺来完成的材料去除率(MRR)低、表面光洁度差、切屑过多、纵横比低、刀具磨损和几何尺寸高等*通讯作者。电 子 邮 件 地 址 : vikas. gmail.com ( 五 ) Kumar ) , hsinghfme@nitkkr.ac.in(H.Singh)。由Karabuk大学负责进行同行审查在传统的机械加工过程中会遇到不精确性。所有这些因素都对成品的质量和精度有很大的影响.为了达到最高质量标准,工业界正在寻找高精度的加工解决方案。RUM具有满足这些期望的潜力,因为它能够提供高MRR、优异的光洁度、高纵横比、无热影响区,并且由于其优异的材料去除机制而具有相对较低的工具磨损[4,5]。RUM是一种直接接触的先进加工方式,它结合了磨料磨削和超声加工(USM)的能力。它们都不能独立地达到RUM的材料去除率[6,7]。在旋转、向下轴向进给和超声振动的共同作用下,涂覆在刀具上的磨粒遵循螺旋正弦轨迹运动。Gupta等人在较高水平的工具转速和工具振幅下,以较低的切削力和扭矩推断骨骼的无裂纹RUD[8]。Fernando等人推断垫板的缓冲作用对控制碳纤维增强聚合物(CFRP)RUD中的分层的有效性[9]。Gupta等人观察到切割温度随着所有输入变量的增加而增加,但在骨的RUD过程中振动幅度除外[10]。Jain等人报告的最小边缘碎裂面积在较低水平https://doi.org/10.1016/j.jestch.2019.02.0042215-0986/©2019 Karabuk University.出版社:Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表工程科学与技术国际期刊杂志主页:www.elsevier.com/locate/jestchV. Kumar,H.Singh/Engineering Science and Technology,an International Journal 22(2019)956957××在硼硅酸盐玻璃上进行m-RUD时的振动幅度、进料速率和频率[11]。Wang等人通过使用新型工具成功地抑制了脆性材料RUD过程中的边缘碎裂[12]。Wang等人报告了在石英盲孔RUD过程中边缘切屑对切削力的明显依赖性[13]。Huiting等人在SiCp/Al的RUD过程中,观察到随着主轴速度的增加,切削力在较低进给量下显著降低,这不仅提高了孔的精度,而且还抑制了崩刃[14]。Ning等人基于脆性材料RUD过程中产生的切削力开发了一种机械超声振幅模型[15]。Feng等人据报道,在C/SiC复合材料的RUD过程中,由于推力的减小,孔出口处的撕裂减小[16]。Cadorin等人制作了三维编织CFRP复合材料,并采用麻花钻和电镀芯钻进行了钻孔。着重研究了加工变量(进给速度、主轴转速)和刀具配置对推力、表面粗糙度、分层和磨损机理的影响。据观察,空心钻在提高加工质量和减少分层方面的性能优于麻花钻[17]。Krishnaraj等人对CFRP复合材料和铝合金制成的叠层进行了钻孔,研究了进给速度、钻头直径和主轴转速等工艺参数对推力和扭矩的影响。此外,使用人工神经网络预测输出响应开发的分析模型被认为是更准确的比那些开发使用回归分析。进给和钻头直径对输出响应有显著影响;而主轴转速的影响最小[18]。Prakash等人比较了用于CFRP修边的刳刨工具与凹槽麻花钻针对复杂的刀具轮廓,采用声发射信号对切削力、表面粗糙度和分层等切削性能进行了测量。据报道,梯形铣刀可提供优异的表面光洁度,而且由于形成较小的不连续切屑,切削力大幅降低,因此也不会出现分层[19]。Fernando等人使用RUM在CFRP复合材料上的钻孔变体来研究磨料变量(即磨料尺寸和浓度)对输出指标(例如切削力、扭矩和表面粗糙度)的影响据报道,切削力随着磨料浓度和尺寸的增加而增加,但Wang等人首次尝试研究了CFRP切边过程中刀具方向和刀具转速、进给量、切削深度和振动幅度等加工参数的影响。据报道,由于形成了较小尺寸的切屑和微裂纹,用工具端面修剪的边缘具有优异的光洁度。另一方面,工具侧面导致产生较低的切削力[21]。Song等人在一个能够旋转高达200,000 RPM的切削工具的加工装置上,用和不用超声波振动处理牙科陶瓷作者提出了使用超声波能量处理牙科陶瓷,以提高其使用寿命的结果,减少40切削力的大幅降低显著减少了切削损伤以及表面缺陷,即使断裂模式仍然是脆性的[22]。Jain等人着重研究了在玻璃微阀上用旋转金属钻削微孔时,在各种加工参数建立了刀具磨损与转速、每行程移动距离、进给量、振幅和频率的回归模型刀具磨损量与刀具转速成正比,与切削深度成反比。刀具磨损Wang等人建立了切削力模型,研究了切削力对超声振幅的影响脆性材料。开发的模型产生了临界值切割力超过这个值,切削力导致RUD效率差。RUD在石英、蓝宝石和C/SiC上的实验数据验证了所开发模型的预测准确性[24]。Fernando等人在CFRP上进行RUD,并使用OFAT方法观察改变工具配置对性能的影响通过改变正、负、零三种端面角来改变刀具的形状。据报告,与切削力相比,工具端面角对分层的影响更大,具有正端面角的工具产生了最佳性能[25]。文献强调,研究人员忽视了旋转超声钻削的过程优化,并且他们偏好的一次一因素(OFAT)方法缺乏多个响应的并行优化这一差距可以通过实施实验设计(DOE)统计工具(如田口方法)以及多响应优化实用程序来填补过去,研究者在窄的超声功率范围内(30-50%)进行实验工作。因此,超声波功率范围被拓宽(30本文主要研究了BK7旋转超声钻削系统在输入变量(超声功率、刀具转速和进给速度)综合影响下的输出响应(材料去除率、表面粗糙度)。基于田口的L9阵列已被用于框架的实验工作和优化的个人响应。在此之后,已执行实用程序以同时优化输出响应[26本研究的成果将丰富BK7玻璃加工知识领域和数据库。2. 实验设置和数据收集选用BK7玻璃作为工件材料。工件尺寸为50 mm50 mmBK 7的机械性能已在表1中索引。使 用 旋 转 超 声 机 ( knee series 10 , sonic mill , 安 装 在 NITKurukshetra,India)以1000 W的额定功率进行实验工作。超声波功率用于控制超声波振动的振幅。根据制造商的说法,超声功率与超声振幅成正比,两者之间存在直接相关性。机器设计为在其全功率额定值下达到80mm的最大振幅。超声波主轴、超声波换能器、刀架、电源、冷却液泵、过滤器和控制面板是RUM的基本组成部分。加工设置的详细说明和加工区域的放大图如图1A和1B所示。 1和2分别。用于实验的钻头的名称也在图2中描述,规格记录在表2中。Blasocut BC 20 SW水乳化切割溶液,用去离子水以1:18的比例稀释(Blaster Swisslube Inc.,NY,USA)流过中空工具和冷却剂软管以带走微芯片/碎片。除此之外,冷却剂还可以更快地从加工区传热,防止热影响区(HAZ)的形成,并最大限度地减少摩擦效应,以确保更好的加工环境。冷却剂压力保持恒定在30磅/平方英寸(206.8千帕)。在主试验之前,完成了一次一因素法(OFAT)的先导试验,目的是选择可行的输入变量范围,并预测它们的变化对输出参数的影响。它还有助于从主要实验中排除无关紧要的因素在目前的工作中,三个变量-958V. Kumar,H.Singh/Engineering Science and Technology,an International Journal 22(2019)956表1BK7玻璃的机械性能。材料密度(g/cm3)泊松维氏硬度(N/mm2)断裂韧性(N/mm3/2)杨氏BK7玻璃2.510.2047.7 ×1030.8282× 103图1.一、旋转超声钻削(RUD)实验装置在中试过程中观察了它们对MRR和表面粗糙度(SR)的显著影响。表3中给出了考虑水平的输入参数。表4中所示的正交表L9由Minitab软件(版本17)生成。三个输入因素,每个因素三个水平,共9个实验。原始数据以及MRR和SR的平均值列于表5中。MRR和SR分别是与钻孔相关MRR计算-这是由于包括高频超声振动以及变化的功率(振动幅度)。在钻孔结束时,由于未钻孔的厚度,抵抗超声波能量的高冲击的阻力不足,导致材料的瞬间去除。由于上述条件,加工时间会发生变化。p×。D2-D2×T由Eq.中给出的常用公式计算(1)[31那个-方程中MRR的理论值(1)由于与时间直接相关,因此极大地依赖于进料速率但实际的MRR不同MRR¼哪里h r4 ×tð1ÞV. Kumar,H.Singh/Engineering Science and Technology,an International Journal 22(2019)956959Q33.1.1. SR优化根据上述统计事实,表6中报告的ANOM数据证实了所有输入变量TRS3 FR1 UP3(即:TRS = 5000 RPM,FR = 0.30 mm/min和UP= 70%)是SR的最佳设置,如图所示。 三是小圈子。当量(2) 利用最佳参数设置下输出特性RP²Rm ²哪里Xi¼1.R-i-Rmð2Þ图二. 加工区域和刀具命名的放大图。RP =输出响应的预测值Rm=响应R-i=对应于最佳水平的响应平均值变量q =重要输入变量用SR(响应被优化和预测)代替R,(2)可以改写为:S RP¼S-Rm。S-R1-S-Rm.S-R2-S-Rm.S-R3-S-Rm或SRP¼S-R1S-R2S-R3-2S-Rm3其中SR P =预测表面粗糙度S-R1、S-R2、S-R3分别为第一、第二、第三变量最优水平下的SR均值,如图所示。3.第三章。S-Rm=S-RMEAN=SR的平均值,如表5所示Dh:钻孔直径; Dr:加工棒直径T:工件厚度;S-R1通过取与第一变量的最佳水平(即TRS = 5000 RPM)对应的SR值的平均值来计算S-R1图解的计算如下:T:是时候钻孔了。S-R1 沪公网安备31010502000112号使用表面粗糙度仪(Surfcom Flex 50A,Zeiss)计算表面粗糙度。同样,S-R2¼(3),SRP将是:0:482;S-R3¼ 0: 542,在等式中使用这些值。3. 结果和讨论3.1. 单响应优化单响应优化已经使用田口执行,以解决只有一个响应时的情况,给出了完整的沪ICP备05000000号-1沪公网安备310105020000000号SRp¼0: 281lm为了检查预测SRP的可靠性,置信区间(C。(一)也是用Eq.(4)和表6中的ANOM数据。s11对另一个人的偏好,以满足定性或定量需求方面。田口从对输出响应的原始数据执行均值分析(ANOM)ANOM计算出重要因素及其对产出的C:I:¼哪里Fan1;n2VeneffRð4Þ反应对于具有显著性的因子,在95%置信水平下p值必须小于0.05将单个变量的平方和(SS)除以总平方和,得到其对目标响应的相对贡献%[35]。然后绘制主效应图,以找到最佳参数设置来预测输出响应的平均值。Fa(1,fe)是在%显著性水平下的F比率; n1始终为1。n1 = fe =与ANOM表中误差相关的自由度(DOF)(本研究中为2)误差方差或误差表2工具规格。外径内径调整长度磨料研磨率磨料粒度磨料浓度粘结剂槽制造8 mm 6. 5 mm 57. 30 mm金刚石25%体积220目100%金属2烧结960V. Kumar,H.Singh/Engineering Science and Technology,an International Journal 22(2019)956效率效果图表3调查因素及其水平。Sr. 没有过程变量指定变量水平-1011.刀具转速(RPM)TRS3000400050002.进给速度(mm/min)FR0.300.600.903.超声功率(%)起来405570表4L9正交表。以实际形式以编码形式试验次数TRS(RPM)FR(mm/min)UP(%)TRS(RPM)FR(mm/min)UP(%)1 3000 0.3 40-1-1 1 12 3000 0.6 55-1 0 03 3000 0.9 70-1 1 14 4000 0.3 55 0-1 05 4000 0.6 70 0 0 16 4000 0.9 40 0 1-175000 0.3 70 1-1 18 5000 0.6 40 1 0-19 5000 0.9 55 1 1 0表5MRR和SR观察结果。响应的原始数据平均值Exp. 号MRR1MRR2MRR3SR1SR2SR3MRR平均值(mm3/s)SR平均值(mm)10.08680.08340.08120.7370.7030.6930.08380.71120.22070.21980.20480.7730.7510.720.21510.74830.33680.32690.31070.8980.8010.7880.32480.82940.13050.12920.11980.4650.4410.4230.12650.44350.26680.26410.24820.5420.5190.4510.25970.50460.29090.28110.27910.9120.8430.8280.28370.86170.18090.17840.1750.3070.2980.2740.17810.29380.25670.25150.25110.5770.5430.5270.25310.54990.36430.36110.35550.6850.6590.6420.3603M-RRm=0.23170.662S-Rm=0.622表6SR的ANOM源自由度平方和均方费雪比率p值贡献百分比TRS20.1041640.05208290.820.01136.56FR20.1386600.069330120.900.00848.67起来20.0409310.02046535.690.02714.37误差20.0011470.0005370.40总R299.60%80.284902R2调整98.39%R2预测率为91.85%R =确认实验数量(当前研究为3)neff=有效测试n个总 number 的 观测值与显著因素的1个自由度之和n9 9 91自由度TRS自由度FR自由度UP12227Fa(1,fe)= 18.5(95%置信区间的列表值)[44]Ve¼ 000537C:I:¼0:105在计算置信区间后,通过使用等式计算SR的实验范围(Sexp)(五)、SRp-C: I6SRexp6SRp- C:I 250或0: 281- C: I6SRexp6 0:281- C: I0: 176≤SRexp≤ 0:386 ± 6 μ m表9中给出的SR 0.293mm在最佳设置下的实验值满足方程:(6)肯定置信区间的可靠性。3.1.2. 变量对SR图3所示的平均效应图揭示了SR随输入变量的变化趋势。SR随进给速率的小幅增加而急剧增加切削力随着进给速度的增加而增加[12,36]。切削力的升高导致磨料(涂覆在钻头侧面)进入工件的深度更深[37]。此外,由于大的切削力,有可能将碎屑嵌入工作表面。所有这些因素的影响下,超声波锤击和较大的切割V. Kumar,H.Singh/Engineering Science and Technology,an International Journal 22(2019)956961图三. SR的主效应图见图4。MRR的主效应图力导致局部应力的产生。当这些应力超过材料断裂极限时,由于在磨料切削点下形成大的局部沟槽而发生脆性断裂。因此,滑动和滚动接触条件在较高的进给速率下产生较差的表面质量。进给后,刀具转速对剪切比的影响起着至关重要的作用随着RPM的增加,表面质量观察到的趋势与Cong和Ning报告的趋势一致[32,38]。这可能是由于在较高的主轴速度下,磨料和工件之间在一定时间间隔内发生更频繁相互作用的可能性[32]。提高超声功率可以改善表面质量。这可能是由于钻头侧面和工件之间的优越磨削作用。随着功率的增加,超声振幅的升高会促进研磨质量[39,40]。3.1.3. MRR优化表7中的ANOM数据得出结论,所有输入变量均显著影响MRR。采用与超临界切削相似的方法,利用最佳参数条件TRS3- FR3 UP3(即:TRS = 5000 RPM,FR = 0.90 mm/min和UP = 70%)。最佳条件已在图4中用小圆圈表示。因此,MRR的预测值为MRRP = 0.2638 + 0.3229 + 0.2542和C.I. = ± 0.0411和0: 33646 MRRexp6 0: 41862743.1.4. 变量对MRR的影响输入参数和MRR之间的主效应图如图4所示。随着刀具移动速度的增加,进给速度的小幅度增加,MRR急剧增加。功率增加也提高了MRR。据报告,功率增加会增加振动幅度[39],这对MRR有直接影响[41]。增大的振幅增加了金刚石磨料的压痕深度,从而导致更多的材料去除。MRR也将随着增加而增加在工具旋转速度方面。主轴速度的增加会增加MRR,因为随着RPM的增加,压痕会因压痕力的增强而变得更深[42]。此外,当主轴速度接近较高水平时,磨料与工件接触时所行进的距离显著增加[37]。这些现象的组合效应在较高RPM下产生高MRR。3.2. 使用实用程序进行在上述研究中,MRR和SR随饲料的变化相反。因此,要实现最高价值变得很困难而不会对其他参数产生负面影响。田口方法虽然方便地优化了单个响应,但缺乏对它们的并行优化。效用的概念是用来解决这样的问题,有能力同时优化几个方面效用概念已经通过优化各种加工过程的性能证明了其有用性[26,27,29,43]。效用代表产品或服务的有用性总效用表示所考虑的所有单个参数的效用之和总体效用表示为:X表9中给出的最佳设置下的MRR 0.3729 mm3(7)肯定了置信区间的可靠性。UR1;R2;R3·············· Rn哪里1/1UiRi表7ANOM用于MRR。源自由度平方和均方费雪比p值贡献百分比TRS20.0050090.00250430.450.0327.68FR20.0566840.028342344.650.00386.88起来20.0033840.00169220.580.0465.19误差20.0001640.0000820.25总R299.75%80.065241R2调整后98.99%R2预测值为94.90%n962V. Kumar,H.Singh/Engineering Science and Technology,an International Journal 22(2019)956XRannRa零点零八一零双头原木nAo11Ri:衡量反应对产品质量或性能的影响n:决定产品总体质量的响应数量Ui(Ri):第i个响应的效用。的EQ。数字(8)可以被修改为等式。(9)根据要求,应对不同权重的响应进行处理。权重的分配必须使它们的和等于1。nUR1;R2;R3·······Rn wiU iRi 91/1效用概念始于偏好量表的制定,其值从0到9不等。偏好量表是以这样的方式形成的,即最可接受的特征值的效用约为9,最不可接受的值的效用约为0。偏好尺度的值可以通过等式来计算(十)、FR = 0.60 mm/min和UP = 70%)作为输出响应并行优化的最佳设置出现,如表9所示。最佳设置在图5中用小圆圈表示。4. 已加工表面的显微组织分析与刀具磨损加工孔的质量如图6所示。上半部分示出了孔的入口侧,而下半部分示出了孔的出口侧尽管在工件下方使用了背衬材料,但在出口侧仍有碎屑在入口侧观察到非常轻微的碎屑损坏因此,可以得出结论,在钻孔开始时,工件厚度足以抵消切削力。但随着刀具在工件表面的前进,工件厚度不断减小,当最后几层不能承受切削力而突然断裂时,即发生崩刃。芯片仍然是RUMPR¼ 一根木头。Rnnð10Þ目前正在进行广泛的研究工作,以遏制或消除它。2对所有实验装置的机器表面进行检测。对于较高的饲料和低转速,脆性断裂的模式式中,Rn表示Rth响应的实验观察结果,第n个实验设置;Ra是刚好可接受的响应值(即最大化的最小响应值和最小化的最大响应值)A是常数,可以通过使用等式来计算(十一)、9lognRopt其中Ropt是相应响应的最佳预测值。使用等式最佳预测值MRR为0.3775 mm3/s,最佳可接受值为0.0812(来自表5),MRR的A值(AMRR)可计算如下材料去除。当进给量较低、转速较高时,也出现了塑性变形区,这表明磨料与工件之间复杂的相互作用导致了切削深度小于临界切削深度的情况。切[45]。因此,由于韧性断裂和脆性断裂,材料被移除。为了清楚地说明RUM中材料去除的不同模式,已经示出了实验3、7和1的SEM图像。对应的加工表面图7显示了最高进料水平(0.90mm/min)的影响。在加工表面发生脆性断裂的同时,还发现了一些裂纹.在加工过程中,裂纹系统的发展下的工具尖端。该裂缝系统由侧向、中间和径向裂缝组成。横向裂纹平行于加工表面,中间裂纹垂直于加工表面。径向裂纹以0度和90度以外的陨石坑的大小9MRR¼日志0:3775日志十三点四百八十五分由于磨料在加工表面上形成的裂纹取决于这些裂纹在材料中的传播程度更深更大的裂缝会去除更大块的材料,导致严重的脆性。同样,对于SR 0.281m m的最佳预测值,可接受值0.912m m(SR的最大值),SR的A值(ASR)变为:9骨折对应于实验7的机加工表面已在图8中示出,图8示出了最低进给水平(0.30mm/min)的影响。随着机械加工表面脆性断裂的发生ASR¼0点281分0:898沪ICP备17017887号-1此外,在面部亦发现有一些塑性变形的地方。这些区域改善了加工表面的表面质量通过将AMRR和ASR的值放入等式中,(10)并分别用MRR和SR表示对于MRR和SR,可以写成如下PMRR<$13:485 logMRRn<$13:485 logMRRn此外,图9显示了对应于实验编号1的加工表面,低进给速率为0.30 mm/min。为了更好地观察塑性变形区域,将加工表面放大至10,000倍。除这些区域外,在其下方也可见亚表面损伤(SSD)通常在地下PSRMRRaSRn沪公网安备31010802000118号0:0812在抛光之后检测到损坏。然而,在目前的调查中,SSD是可见的,因为表面由于塑性变形区域的形成刀具磨损是先进加工过程中不可避免的现象。因此,对刀具磨损的研究就显得十分必要其中,MRRn和SRn表示以下实验观察结果:第n次试验的MRR和SR。在为两个响应分配相等的权重0.5后,使用等式(1)计算效用值。(12).然后计算其平均值,报告见表8。U½wMRR P MRRwSR PSR12然后绘制图5所示的主效应图,考虑平均效用值以预测最佳设置。由于效用越高,TRS3 FR2 UP3(即TRS = 5000 RPM,因为它显著地影响加工性能和经济性。实验完成后,用扫描电子显微镜(EVO 18,德国)分析工具的侧面和端面。在两个表面上都观察到三种不同类型的刀具磨损,主要是摩擦磨损、晶粒断裂和晶粒拔出(粘结断裂),如图所示。10和11号。其他研究人员也报告了不同研磨加工工艺的这些类型的磨损[46]。在磨损的情况下,磨粒由于腐蚀而磨损,它们从平均刀具轮廓中突出,减少了连续性。一V. Kumar,H.Singh/Engineering Science and Technology,an International Journal 22(2019)956963表8基于输出响应的效用数据。Exp. 号效用值U的意思是U1 = 0.5(MRR1 + SR1)U2 = 0.5(MRR2 + SR2)U3 = 0.5(MRR3 +SR3)11.0101.0731.0501.04423.5603.6583.6123.61034.2254.5744.4884.42943.9644.1374.0754.05955.4725.6085.9635.68163.7373.9373.9853.88676.5076.5806.8456.64485.1205.2925.4025.27295.4895.6125.6665.589表9结果比较优化方法响应最佳设置预测值确认值单响应优化(田口)MRRTRS3 FR3 UP30.3775 mm3/s0.3729 mm3/sSrTRS3 FR1 UP30.281米0.293米多响应优化(实用程序)MRRTRS3 FR2 UP3–0.2871 mm3/sSr0.471米图五、效用的主效应图见图7。实验用SEM显微照片3.第三章。见图6。 钻孔质量见图8。实验用SEM显微照片7.第一次会议。964V. Kumar,H.Singh/Engineering Science and Technology,an International Journal 22(2019)956在上述磨损中,颗粒拔出是最严重的,因为它导致磨料从金属粘合剂中完全移出。这是由于金属结合剂在加工过程中发生变形,削弱了磨料周围结合剂的结合强度因此,磨料完全从软结合材料中去除。晶粒拔出不仅会导致活性磨粒的损失,而且还会对切削刀具的形状产生负面影响,特别是在侧面上[46]。在具有多层磨料的烧结工具的情况下,晶粒拔出也具有一个优点;当上部相邻层磨损时,由于底层开始起作用,它导致工具的自修整5. 确认实验见图9。实验用SEM显微照片1.一、见图10。工具侧面的SEM显微照片。见图11。 刀具端面的SEM显微照片。是的因此,磨料变得平坦并失去其切割效果。另一方面,在颗粒断裂中,由于磨料本身内的脆性断裂,磨料的碎片被去除。磨粒的这种部分断裂产生新的切削刃并保持切削效果。在所有的为了检查田口和效用方法的预测的可靠性和准确性,在预测的最佳设置下进行了确认实验。SR的预测在MRR的预测最佳设置下进行了三个实验,并同时优化了两个响应。然后取实验值的平均值最终平均值以及相应的最佳设置列于表9中。预测值与实际值的偏差较小,验证了最优设置对应的实验观测值的准确性和可靠性6. 结论这项工作是为了确定衡量RUD在MRR和SR方面的性能的重要因素效用方法已被执行的响应的并发优化。从这项研究中得出以下结论:1. 所有调查的输入变量已被发现是统计显着的MRR和SR。2. 饲料对MRR和SR的贡献率分别为86.88%和48.67%。如此高的值表明,必须仔细选择进给以获得更好的加工性能。3. 用单响应优化方法得到的最佳MRR和SR值分别为0.3729mm3/s和0.3729mm3/s。0.293L m。4. MRR和SR的多响应优化产生了TRS3 FR2 UP3的参数设置,该参数设置已通过确认试验进行了验证5. 材料去除是由于脆性断裂以及韧性断裂。机械加工表面的SEM分析也表明存在裂纹和亚表面损伤。6. 扫描电镜观察发现,刀具侧面和端面均出现了晶粒拔出、确认作者对印度库鲁克舍特拉的“国家技术研究所”为完成这项研究提供实验设施表示感谢引用[1] R.K. H.H.,H.林志光,光学玻璃抛光过程中材料去除与表面粗糙度的实验研究,硕士论文。制造过程。31(2016)1613https://doi.org/10.1080/V. Kumar,H.Singh/Engineering Science and Technology,an International Journal 22(2019)956965[2] R.P. Singh,S.辛哈尔,旋转超声加工:综述,材料。制造过程。 31(2016)1795https://doi.org/10.1080/[3] C.C. 曹氏H.何成,钻削复合材料时刀具磨损对分层的影响,国际机械工程学报。49(2007)983 https://doi.org/10.1016/j。ijmecsci.2007.01.001网站。[4] Y. Jiao,P. Hu,Z.J. Pei,C.周文,超声波在陶瓷加工中的应用,机械工程学报,2001。7(2005)192https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/MSF.532-533.361[5] X.肖氏K.郑,W.廖,牙科氧化锆陶瓷旋转超声铣削切削力的理论模型,国际先进制造技术杂志(2014)1263 https://doi.org/10.1007/s00170-014-6216-6。[6] A.K. Jain,P.M.潘迪,陶瓷加工的实验研究,使用m-磨削和m-旋转超声加工工艺:一个比较研究,材料。制造过程。(2016)1https://doi.org/10.1080/[7] J. Wang,P. Feng,J. Zhang,C. Zhang,Z.裴,脆性材料旋转超声钻削中切削力与材料 性 能 的 关 系 , 国 际 机 械 工 程 杂 志 。 ToolsManuf. 101 ( 2016 )18https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2015.10.005[8] V. Gupta,P.M. Pandey,旋转超声骨钻孔过程中切割力和扭矩的体外研究,Proc.Inst.Mech.Eng.PartBJ.Eng.Manuf.(2016),https://doi.org/10.1177/0954405416673115。[9] PKSC Fernando,Z.Pei,M.P.Zhang,X.宋,旋转超声钻碳纤维增强塑料:工艺参数对分层的影响,在:Proc.ASME 2016 Int.生产科学工程师会议,2017年:pp. 1比6[10] 诉P.M.古普塔Pandey,旋转超声骨钻孔中温升的实验研究和统计建模,Med.Eng.Phys. 38(2016)1330https://doi.org/10.1016/j.medengphy.2016.08.012[11] A.K.杨文,微机电系统中多晶矽酸盐玻璃之钻削加工,硕士论文,国立成功大学机械工程研究所硕士论文。22(2016)134https://doi.org/[12] 王军,冯平,张军,利用阶梯钻减少超音波旋转加工之崩刃现象:可行性研究,国立成功大 学 机 械 工 程 研 究 所 硕 士 论 文 。J. Adv. 制 造 商 Technol. ( 2016 )1https://doi.org/10.1007/s00170-016-8655-8[13] J. Wang,H.查鹏,冯,张军,旋转超声钻削中减少边缘崩刃的机理:一种新的实验方法,精密。Eng.44(2015)231https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2015.12.008[14] Z.H. A Huiting,Z.李建福,高体积分数碳化硅增强铝基复合材料(SiCp/Al)小直径孔旋转超声钻削的实验研究Sci. Technol. 36.伊斯兰教。巴基斯坦,2017年1月10日34比39[15] F. Ning,H. Wang,W.康,P.K.S.C. Fernando,CFRP复合材料旋转超声加工过程中的机械超声振幅模型,超声76(2017)44 https://doi.org/10.1016/j。ultras.2016.12.012网站。[16] 冯鹏,王俊,张军,郑军,C/SiC复合材料旋转超声加工中钻削引起的撕裂缺陷,陶瓷。Int.(2016),https://doi.org/10.1016/j.ceramint.2016.10.010.[17] N. 卡多林河Jitoune,孔缺陷上的磨损特征作为钻孔3D联锁复合材料的切削工具材料的函数https://doi.org/10.1016/j.wear.2015.01.019[18] 克里希纳拉杰河Jitoune,F.李文,多材料钻孔的研究与人工神经网络分析,关键工程。Mater.443(2010)347https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/KEM.443.347[19] R. Prakash,V. Krishnaraj,R. J.S. Jitoune Ahmad,CFRP的高速修边和使用声发 射 的 路 由 器 工 具 性 能 的 在 线 监 测 , 材 料 ( 2016 ) ,https://doi.org/10.3390/ma9100798。[20] P. Fernando,M. Zhang,Z.裴,CFRP的旋转超声加工:磨料性能的影响,ASME会议录(2018),第13届国际制造科学与工程会议。[21] H. Wang,F.宁,Y.Hu,Y.Li,使用旋转超声加工对碳纤维增强塑料复合材料进行边缘修整:工具方向的影响,Int. J. Adv. Manuf. Technol. 98(2018)1641https://doi.org/10.1007/s00170--1653,www.example.com 018-2355-5。[22] X. Song,J. Yang,H.伦湾,巴西-地Lin,Y.中西湖Yin,牙科玻璃陶瓷的超声辅助高 速 金 刚 石 加 工 , 国 际 先 进 制 造 技 术 杂 志 96 ( 2018 ) 387https://doi.org/10.1007/s00170-017--399,www.example.com 1571-8。[23] A.K. Jain,P.M.潘迪,l-RUM过程中刀具磨损的实验研究国 际 先 进 制 造 技 术 杂 志 85 ( 2016
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