@article { author = {Heydari, Behbood and ابوترابی, محمدمهدی and Karimi zarchi, Hamid Reza}, title = {Simultaneous optimization of surface roughness and material removal rate in dry turning of super alloy Inconel 600}, journal = {Iranian Journal of Manufacturing Engineering}, volume = {5}, number = {3}, pages = {1-11}, year = {2018}, publisher = {}, issn = {2476-504X}, eissn = {}, doi = {}, abstract = {Nickel-based alloys are largely used in aerospace, power generation and petrochemical industries. Machining of these alloys is usually accompanied with high cutting force and temperature and low surface quality. In order to avoid these limitations, small values of cutting parameters are used in machining of nickel-based alloys that significantly decrease the productivity. In this paper, the effects of cutting speed, feed rate and depth of cut on the surface roughness in dry turning of nickel-based super alloy Inconel 600 by using carbide tool in finishing range have been experimentally investigated. Full factorial design of experiments was used and totally 48 tests were done. Results of the analysis of variance showed that feed rate 69%, depth of cut 6% and cutting speed 2% affects on surface roughness of Inconel 600. In addition to measuring the surface roughness, chip removal rate was calculated for each test and then, for achieving to minimum surface roughness and maximum chip removal rate at the same time, the optimal machining parameters have been achieved by using neural network and imperialist competitive optimization algorithm. By using this algorithm, several levels of optimum cutting parameters are set and a process planner according to the required surface roughness and material removal rate can use these cutting parameters.}, keywords = {Multi objective Optimization,Surface roughness,Inconel 600,Neural Network,Imperialist Competitive Algorithm}, title_fa = {بهینه‌سازی همزمان زبری سطح و نرخ برداشت ماده در تراشکاری خشک سوپرآلیاژ اینکونل600}, abstract_fa = {آلیاژهای پایه نیکل کاربرد زیادی در صنایع هوافضا، نیروگاهی و پتروشیمی دارند. ماشینکاری این آلیاژها معمولاً با نیرو و دمای برش زیاد و کیفیت سطح پایین همراه است. برای مقابله با این محدودیت‌ها، در ماشینکاری آلیاژهای پایه نیکل از مقادیر نسبتاً کوچک پارامترهای برشی استفاده می‌شود که نرخ تولید را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. در این مقاله، تأثیر سرعت برشی، نرخ پیشروی و عمق برش بر زبری سطح در تراشکاری خشک سوپر آلیاژ پایه نیکل اینکونل 600 با استفاده از ابزار کاربایدی در محدوده عملیات پرداخت‌کاری بصورت تجربی بررسی شده‌ است. طراحی آزمایش‌ها بصورت کامل بوده و در مجموع، 48 آزمایش انجام شده ‌است. آنالیز واریانس انجام شده نشان داد که نرخ پیشروی 69%، عمق برش 6% و سرعت برشی 2% بر زبری سطح اینکونل 600 اثرگذار هستند. علاوه بر اندازه‌گیری زبری سطح، میزان نرخ برداشت براده در هر آزمایش محاسبه شده و سپس، مقادیر بهینه پارامترهای ماشینکاری برای رسیدن همزمان به حداقل زبری سطح و حداکثر نرخ برداشت براده با استفاده از شبکه عصبی و الگوریتم بهینه‌سازی رقابت استعماری بدست آمده است. به کمک این الگوریتم، چندین سطح از پارامترهای برشی بهینه تعیین شده است که با توجه به زبری سطح و نرخ برداشت ماده مورد نیاز، یک طراح فرآیند می‌تواند مقادیر پارامترهای برشی مذکور را مورد استفاده قرار دهد.}, keywords_fa = {بهینه‌سازی چند هدفه,زبری سطح,اینکونل 600,شبکه عصبی,الگوریتم رقابت استعماری}, url = {https://www.iranjme.ir/article_78190.html}, eprint = {https://www.iranjme.ir/article_78190_ab32abc933ebfb86f11214ff52d64686.pdf} }