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Optimización de múltiples respuestas de los parámetros de mecanizado electroquímico para Inconel 718 a través de RSM y MOGA-ANN

Autores: Saha, Subhadeep; Mondal, Arpan Kumar; ep, Robert; Joardar, Hillol; Haldar, Barun; Kumar, Ajay; Alsalah, Naser A.; Ataya, Sabbah

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Optimización de múltiples respuestas de los parámetros de mecanizado electroquímico para Inconel 718 a través de RSM y MOGA-ANN


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Inconel 718
Mecanizado electroquímico
Superaleación
Parámetros del proceso
Variables de respuesta
Algoritmo de optimización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 19

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La excepcional resistencia y resistencia a la corrosión del Inconel 718 lo convierten en una superaleación versátil ampliamente adoptada en diversas industrias, lo que atestigua su fiabilidad. El mecanizado electroquímico (ECM) mejora aún más su idoneidad para la fabricación de piezas complejas, asegurando formas complejas, precisión dimensional, resultados sin tensiones y un daño térmico mínimo. Así, esta investigación se esfuerza por llevar a cabo una nueva indagación sobre el mecanizado electroquímico (ECM) de la superaleación Inconel 718. El estudio se centra en desentrañar la compleja influencia de los parámetros clave del proceso de entrada, a saber, la concentración electrolítica, la velocidad de avance de la herramienta y el voltaje, sobre variables de respuesta críticas como la rugosidad de la superficie (SR), la tasa de eliminación de material (MRR) y el sobrecorte radial (RO) en el proceso de mecanizado. La poderosa herramienta, la metodología de superficie de respuesta (RSM), se utiliza para comprender y optimizar sistemas complejos mediante el desarrollo de modelos matemáticos que describen las relaciones entre las variables de entrada y de respuesta. Bajo un nivel de confianza del 95%, el análisis de varianza (ANOVA) sugiere que la concentración del electrolito, el voltaje y la velocidad de avance de la herramienta son los factores más importantes que influyen en las características de respuesta. Además, la incorporación del modelado de ANN y el algoritmo de optimización MOGA-ANN introduce un enfoque novedoso y completo para determinar los parámetros óptimos de mecanizado. Considera múltiples objetivos simultáneamente, teniendo en cuenta los compromisos entre ellos, y proporciona un conjunto de soluciones que logran el equilibrio deseado entre MRR, SR y RO. Se llevan a cabo experimentos de confirmación y se evalúan los errores porcentuales absolutos entre los valores experimentales y optimizados. La topografía de superficie detallada y el mapeo elemental se realizaron utilizando un microscopio electrónico de barrido (SEM). Las nano/micro partículas de polvo de metal Inconel 718, obtenidas de lodos/pasteles de ECM, junto con los subproductos de hidrógeno liberados, ofrecen oportunidades prometedoras para el reciclaje y diversas aplicaciones. Estos materiales pueden ser utilizados de manera efectiva en productos de metalurgia de polvos, lo que lleva a una mayor eficiencia de costos.

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