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Efecto de la geometría del borde del limpiaparabrisas en el rendimiento de mecanizado al torneado de acero AISI 1045 en condiciones secas utilizando el enfoque VIKOR-ML

Autores: Abbas, Adel T.; Sharma, Neeraj; Soliman, Mahmoud S.; El Rayes, Magdy M.; Sharma, Rakesh Chandmal; Elkaseer, Ahmed

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Efecto de la geometría del borde del limpiaparabrisas en el rendimiento de mecanizado al torneado de acero AISI 1045 en condiciones secas utilizando el enfoque VIKOR-ML


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Operaciones de mecanizado
Aplicaciones
Fuerzas de corte
Calidad de superficie
Optimización
Aprendizaje automático

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
AISI 1045 se puede mecanizar bien en todas las operaciones de mecanizado, a saber, perforación, fresado, torneado, brochado y rectificado. Tiene muchas aplicaciones, como cigüeñales, rodillos, husillos, ejes y engranajes. La geometría del limpiaparabrisas tiene una gran influencia en las fuerzas de corte (F, F, F y R), la temperatura, la tasa de eliminación de material (MRR) y la rugosidad de la superficie (R). Se utilizan insertos de limpiaparabrisas para lograr una buena calidad de superficie y evitar la necesidad de comprar una máquina de rectificado. En este documento, se llevó a cabo una investigación basada en la optimización sobre resultados previamente reportados para experimentaciones basadas en el arreglo ortogonal L de Taguchi para examinar más a fondo el efecto de la geometría del borde en el rendimiento de torneado del acero AISI 1045 en condiciones secas. Los tres parámetros de entrada utilizados en la investigación actual incluyen la velocidad de corte (V), el avance () y la profundidad de corte (a), mientras que las medidas de rendimiento en esta investigación fueron R, F, F, F, R, temperatura (temp) y MRR. Se utilizó el método Vise Kriterijumska Optimizacija Kompromisno Resenje (VIKOR) para normalizar y convertir todas las medidas de rendimiento en una única respuesta conocida como el índice de rendimiento basado en VIKOR (V). Se utilizó el enfoque de aprendizaje automático (ML) para la predicción y optimización de las variables de entrada. Se desarrolló un gráfico de correlación entre la variable de entrada y V utilizando el enfoque de ML. La configuración optimizada sugerida por V-ML es V: 160 m/min; a: 1 mm y : 0.135 mm/rev, y el valor correspondiente de V fue 0.2883, mientras que los valores predichos de R, F, F, F, R, temp y MRR fueron 2.111 um, 43.85 N, 159.33 N, 288.13 N, 332,16 N, 554.4 grados C y 21,600 mm/min, respectivamente.

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