مهندسی ساخت و تولید ایران

مهندسی ساخت و تولید ایران

تحلیل تجربی نرخ برداشت ماده در الکترولیز موضعی فولاد زنگ نزن آستنیتی در محلول‌های الکترولیت حاوی نیترات و کلراید سدیم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی مکانیک، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
2 گروه شیمی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
چکیده
افزایش نرخ برداشت ماده در فرایندهای ماشین‌کاری الکتروشیمیایی مبتنی بر الکترولیز از اهمیت بسزایی برخوردار است. از طرفی با توجه به طبیعت پیچیده فرایند  الکترولیز موضعی، انجام مطالعات سیستماتیک تجربی به کمک روش‌های طراحی آزمایش کمک شایانی به تحلیل این گونه فرایندها ‌می‌نماید. در این مقاله فرایند الکترولیز موضعی فولاد‌های زنگ نزن آستنیتی 304 مورد مطالعه قرار گرفته است. الکترولیت مورد استفاده ترکیبی از نیترات سدیم و کلراید سدیم است. با استفاده از روش مرکب مرکزی در روش سطح پاسخ، آزمایش‌های لازم برای تحلیل اثرات پارامتر‌‌های الکترولیت در کنار دهانه ماشین‌کاری روی نرخ برداشت ماده طراحی شده است. این مطالعه تجربی برهمکنش اثرات پی‌هاش الکترولیت و دهانه ماشین‌کاری را بر نرخ برداشت ماده مورد ارزیابی قرار داده است. از طرفی با استفاده از روش سطح پاسخ، شرایط لازم برای بدست آوردن پاسخ بهینه برای نرخ برداشت ماده بررسی شده است. نتایج نشان داده است که نرخ برداشت ماده بیشینه زمانی بدست می‌آید که مقدار اندازه دهانه ماشین‌کاری کمینه بوده و مقدار غلظت کلرید سدیم 55.96 گرم بر لیتر باشد.
کلید‌واژگان
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Experimental analysis of the material removal rate in localized electrolysis of austenitic stainless steel in (NaCl-NaNO3) electrolyte solutions

نویسندگان English

Soheila Heidari 1
Mohammad Mostafa Mohammadi 1
Leila Ghalamchi 2
1 Department of Mechanical Engineering, University of Zanjan, Zanjan, Iran
2 Department of Chemistry, University of Zanjan, Zanjan, Iran
چکیده English

Increasing the material removal rate in machining processes is of great importance. On the other hand, considering the complex nature of localized electrolysis, conducting systematic experimental studies using experimental design methods is of great help in analyzing such processes. In this paper, the localized electrolysis process of austenitic stainless steel AISI304 has been studied. The electrolyte used is a mixture of sodium nitrate and sodium chloride. Using the central composite design in response surface methodology, the necessary experiments have been designed to analyze the effects of sodium nitrate and sodium chloride concentrations along with machining gap and Ph of the electrolyte on the material removal rate. This experimental study has evaluated the interaction of the effects of electrolyte pH and inter-electrode gap on the output parameters. Also, the RSM optimization method has been explored to determine the essential criteria for achieving the optimal response for material removal rate of the machining. The maximum material removal rate may be achieved when the machining gap is minimum and the concentration of NaCl is 55.96 g/l.

کلیدواژه‌ها English

Material Removal Rate
Localized Electrolysis
Electrolyte Condition
Optimization
[1] Baldhoff T, Nock V, Marshall AT. Through-mask electrochemical micromachining. Journal of The Electrochemical Society. 2018 Nov 28;165(16):E841. doi: 10.1149/2.1341814jes
[2] Wu WT, Shih WH, Wang CT. Fabrication of a metal protector for a fiber sensor using through-mask electrochemical micromachining with pulse DC power. Microsystem technologies. 2011 Apr;17:707-14. doi: 10.1007/s00542-011-1225-y
[3] Li H, Zhang C, Wang G, Qu N. Study of the Hole-Formation Process with Different Mask Diameters via Through-Mask Electrochemical Machining. International Journal of Electrochemical Science. 2018 Mar 1;13(3):3006-22. doi: 10.20964/2018.03.46
[4] Upadhyay RK, Kumar A, Srivastava PK. Experimental investigations of catalytic effect of Cu2+ during anodic dissolution of iron in NaCl electrolyte. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. 2017 Nov;231(13):2408-15. doi: 10.1177/0954405416629865
[5] Chun KH, Kim SH, Lee ES. Analysis of the relationship between electrolyte characteristics and electrochemical machinability in PECM on invar (Fe-Ni) fine sheet. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2016 Dec;87:3009-17. doi: 10.1007/s00170-016-8648-7
[6] Shuangqing Q, Feng J. Investigation on the aluminum-alloy surface with micro-pits Array generating by through double mask electrochemical machining. InAASRI International Conference on Industrial Electronics and Applications (IEA 2015) 2015 Sep (pp. 59-62). Atlantis Press. doi: 10.2991/iea-15.2015.16
[7] Tsai TH, Lin MY, Huang WL. The optimization of parameters using Taguchi-method in through-mask electrochemical machining. Sādhanā. 2021 Jun;46:1-7. doi: 10.1007/s12046-021-01606-3
[8] Anderson MJ, Whitcomb PJ. RSM simplified: optimizing processes using response surface methods for design of experiments. Productivity press; 2016 Aug 5. doi: 10.1201/9781315382326
[9] Rahmani J, Mohammadi MM, Khamedi R. Modeling and multi-objective optimization of low-frequency vibration-assisted chemical machining using central composite design in response surface methodology. Scientia Iranica. 2024 Aug 1;31(13):980-92. doi: 10.24200/sci.2023.59618.6339
[10] Nemati B, Mohamamdi MM, Moharrami R. Multi-objective optimization of electrochemical finishing for attaining the required surface finish and geometric accuracy in the hole-making process. Scientia Iranica. 2024 Apr 1;31(4):283-94. doi: 10.24200/sci.2023.58585.5802
[11] Ebrahimi SM, Hadad M, Araee A, Ebrahimi SH. Experimental investigation of the effects of hot turning parameters on the cutting tool wear and surface roughness of AISI630 hardened stainless steel. Iranian Journal of Manufacturing Engineering. 2021 Apr 21;8(2):52-64. [In Persian]
[12] Asgari M, Shakouri E. Study of the effect of roller burnishing process parameters on surface roughness and micro hardness of cast iron parts. Iranian Journal of Manufacturing Engineering. 2021 Mar 21;8(1):23-34. [In Persian]
[13] Montgomery DC. Design and analysis of experiments. John wiley & sons; 2017. doi: 10.2307/1269713
[14] Akçay H, Anagün AS. Multi response optimization application on a manufacturing factory. Mathematical and Computational Applications. 2013 Dec;18(3):531-8. doi: 10.3390/mca18030531