Modelling and Optimization of Machining with the Use of Statistical Methods and Soft Computing

Markopoulos, Angelos P.; Habrat, Witold; Galanis, Nikolaos I.

doi:10.1007/978-3-319-23838-8_2

Cited by 31 publications

(20 citation statements)

References 237 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…For the model dependence (3), the coefficient of determination was R 2 = 0.966, and the standard deviation of the residual component s = 5.86. For the model dependence (4), these values were respectively: R 2 = 0.987 and s = 3.49. This indicates a better fit of the tangential force model Ft when using the CCF design.…”

Section: Results Of Experimental Researchmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Forces modeling in a surface peripheral grinding process with the use of various design of experiment (DoE)

et al. 2018

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Title of article: "Modelowanie sił w szlofowaniu obwodowym płaszczyzn według różnych planów badawczych" (" Forces modeling in a surface peripheral grinding proces with the use of various design of experiment (DoE)") Mechanik, Vol. 91, No. 10 (2018): pages 929-931 Modelowanie sił w szlifowaniu obwodowym płaszczyzn według różnych planów badawczych WITOLD HABRAT MARCIN ŻÓŁKOŚ JANUSZ ŚWIDER ELŻBIETA SOCHA * The paper presents forces modeling with the use of DoE models, such as (Box-Wilson) central composite design in face centered variant (CCF) and Box-Behnken design in a surface peripheral grinding process of 100Cr6 steel with M3X60K5VE01-35 grinding wheel. Experiment design and result analysis were done with the use of Design-Expert software. Force models, obtained with application of selected designs of experiment, were compared on the basis of the coefficient of determination, and values of residual standard deviation.

show abstract

Section: Results Of Experimental Researchmentioning

confidence: 99%

“…It is useful in modeling and analysis of phenomena (processes) in which several variables affect the output value. Models obtained by this method can be the basis for optimizing process inputs due to the adopted objective function [2][3][4].…”

mentioning

confidence: 99%

Forces modeling in a surface peripheral grinding process with the use of various design of experiment (DoE)

et al. 2018

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…where X i *(K) is the order after the data pre-processing and X i 0 is the desired value of X i 0 (K), where i = 1,2,3…m; k = 1,2,3,…n. Where m is the experimental data item number, n is the parameter number and X i 0 (K) denotes the original order [18]. Normalized S/N ratio value of the response variables and their results are tabulated in Table 10.…”

Section: Phases Aimed At Optimization By Grey Relational Analysis (Gra)mentioning

confidence: 99%

Experimental investigation to optimize tool performance in high-speed drilling: a comparative study

Prasad

Kiran

2019

J Braz. Soc. Mech. Sci. Eng.

View full text Add to dashboard Cite

In this study, the influence of drilling parameters on circularity error, tool tip temperature and flank wear is investigated while drilling of Ti-6Al-4V alloy specimens with dissimilar cutting tool materials under dry machining conditions. In addition, optimal control factors for circularity error, tool tip temperature and flank wear have been determined using Taguchi-Grey relational analysis. Rotational speed of the spindle, feed rate and drill bit material are considered as control factors. Numerous drilling experimental runs have been performed employing L27 orthogonal array on a CNC vertical machining centre with 12Ø-mm-diameter holes on 10-mm-thick plates. An infrared thermal camera FLIR E60 is employed to record the temperature at tool chip interface, and Kistler 8793 tri-axial accelerometer is used to get hold of vibration data in real time. Analysis of variance has been carried out to ascertain the most substantial control factors among rotational speed, feed rate and drill bit material and also to establish the effects of the same over circularity error (C r), temperature (T) and flank wear (V B).

show abstract

“…W zagadnieniach technicznych szczególną uwagę należy poświęcić metodzie Taguchi [4] oraz metodzie powierzchni odpowiedzi [5].…”

Section: Przeanalizowano Wartości Parametru Chropowatościunclassified

Laser assisted turning of Inconel 718 alloy

et al. 2016

View full text Add to dashboard Cite

Skrawano nadstop niklu Inconel 718 ze wspomaganiem laserowym w trybie sekwencyjnym ostrzami z nanowęglików spiekanych WC-6Co. Nagrzewanie za pomocą lasera diodowego przeprowadzono przy zmiennych wartościach mocy P diode , następnie skrawano ze zmiennymi wartościami posuwu f. Poprawa efektów technologicznych laserowego wspomagania skrawania wiąże się z obszarem parametrów zmiennych technologicznych i geometrycznych wystę-pujących w procesie skrawania, technologicznych i geometrycznych nagrzewania laserowego oraz zmiennych geometrycznych określających relacje między miejscem padania wiązki a miejscem dekohezji materiału. Lepsze wskaźniki skrawalności można osiągnąć, stosując dwie odmiany kinematyczne procesu laserowego wspomagania obróbki mechanicznej: Przeanalizowano wartości parametru chropowatości• przez cieplne zmiękczenie nagrzewanej warstwy skrawanej (rys. 1a), • przez zmianę mikrostruktury warstwy wierzchniej materiału obrabianego (rys. 1b).Poprawa wskaźników jakościowych bądź ilościowych procesu opisanego tak wieloma parametrami jest bardzo złożona. W zagadnieniach technicznych szczególną uwagę należy poświęcić metodzie Taguchi [4] oraz metodzie powierzchni odpowiedzi [5]. Metodyka badańPrzeprowadzone próby dotyczyły optymalizacji parametru Ra chropowatości powierzchni stopu Inconel 718 (AMS 5662) po nagrzewaniu i skrawaniu ostrzami z nanowęglików spiekanych (laserowym wspomaganiu toczenia w trybie sekwencyjnym).Nagrzewanie przeprowadzono za pomocą lasera TruDiode 3004 firmy Trumpf. Wiązkę skupiano na powierzchni obrabianego materiału, uzyskując przekrój kołowy o średnicy d l = 1 mm. Posuw wiązki podczas nagrzewania f l = 0,2 mm/obr. Skrawanie przeprowadzono na tokarce CTX 310 Ecoline firmy DMG Mori Seiki ze stałą prędko-ścią wynoszącą v c = 35 m/min oraz głębokością skrawania a p = 0,15 mm. Zakres parametrów zmiennych przedstawiono w tablicy.

show abstract

Modelling and Optimization of Machining with the Use of Statistical Methods and Soft Computing

Cited by 31 publications

References 237 publications

Forces modeling in a surface peripheral grinding process with the use of various design of experiment (DoE)

Forces modeling in a surface peripheral grinding process with the use of various design of experiment (DoE)

Experimental investigation to optimize tool performance in high-speed drilling: a comparative study

Laser assisted turning of Inconel 718 alloy

Contact Info

Product

Resources

About