مهندسی ساخت و تولید ایران

مهندسی ساخت و تولید ایران

بررسی پارامترهای مؤثر بر کیفیت سطح و نرخ براده برداری در فرزکاری کامپوزیت زمینه آلومینیومی هیبریدی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران
10.22034/ijme.2025.523438.2084
چکیده
امروزه به علت نیاز روزافزون صنایع مختلف نظامی، هوافضا، خودروسازی و... به مواد با نسبت استحکام به وزن بالا، استفاده از مواد کامپوزیت پایه فلزی، به‌خصوص کامپوزیت‌های پایه آلومینیومی به‌صورت چشمگیری افزایش یافته است. ماشین‌کاری جهت نیل به دقت ابعادی بالا جزء جدایی‌ناپذیر فرآیند تولید محصولات ساخته‌شده با کامپوزیت‌های پایه آلومینیومی می‌باشد. به دلیل وجود ماده تقویت‌کننده همچون کاربید سیلیسیوم و... ماشین‌کاری این دسته از مواد همواره با چالش‌های فراوانی روبه‌رو می‌گردد. لذا مطالعه پارامترهای مؤثر بر ماشین‌کاری کامپوزیت‌های پایه آلومینیومی امری ضروری می‌باشد. در این مطالعه با بهره‌گیری از یک مطالعه روشمند شامل مدل‌سازی آماری و آزمایش تجربی به روش سطح پاسخ و استخراج معادلات رگرسیون اثر سرعت دوران اسپیندل، نرخ تغذیه ،عمق برش و درصد ذرات تقویت کننده بر روی زبری سطح، نرخ براده برداری در هنگام فرزکاری کامپوزیت‌ هیبریدی با پایه آلومینیوم 7075 و ذرات تقویت کننده سیلیسیم کارباید و گرافیت مورد بررسی دقیق قرار گرفته است.بر اساس مطالعات صورت پذیرفته می‌توان اذعان نمود نتایج نشان می‌دهد که با افزایش نرخ تغذیه، نرخ براده‌برداری و کیفیت سطح بهبود می‌یابد. همچنین افزایش سرعت برشی منجر به کاهش زبری سطح به دلیل حضور ذرات گرافیت و افزایش نرخ براده‌برداری می‌شود. همچنین بهترین ترکیب از مقادیر برای به حداقل رساندن هم‌زمان زبری سطح و به حداکثر رساندن نرخ براده برداری و پیدا شد. بهترین ترکیب پارامترها عبارت‌اند از: سرعت اسپیندل 1000 دور بر دقیقه، نرخ پیشروی 0539/0 میلی‌متر بر دور، عمق برش 267/1 میلی‌متر و 10% ذرات تقویت کننده ی کاربید سیلیسیم و گرافیت است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Investigating the effective parameters on surface roughness and material removal rate in milling of hybrid aluminum matrix composites

نویسندگان English

Vahid Tahmasbi
Amir Hosein Gharib
Mohammad Hafez Baghi
Mechanical Engineering Department, Arak University of Technology, Arak, Iran
چکیده English

In recent years, due to the increasing demand from various industries such as military, aerospace, and automotive for materials with high strength-to-weight ratios, the use of metal matrix composites, particularly aluminum matrix composites, has significantly increased. Machining to achieve high dimensional accuracy is an integral part of the production process for products made with aluminum matrix composites. Due to the presence of reinforcing materials such as silicon carbide, machining these materials always faces many challenges. Therefore, studying the effective parameters on machining aluminum matrix composites is essential. In this study, using a systematic approach including statistical modeling and experimental testing by response surface methodology and extracting regression equations, the effect of spindle speed, feed rate, depth of cut, and percentage of reinforcing particles on surface roughness and material removal rate during milling of AL7075/SiC/Gr hybrid aluminum composite has been thoroughly investigated. Based on the studies conducted, it can be acknowledged that the results show that by increasing the feed rate, the material removal rate and surface quality improve. Also, increasing the cutting speed leads to a decrease in surface roughness due to the presence of graphite particles and an increase in the material removal rate. Also, the best combination of values was found to simultaneously minimize surface roughness and maximize material removal rate. The best combination of parameters is: spindle speed of 1000 rpm, feed rate of 0.0539 mm/rev, depth of cut of 1.267 mm, and 10% reinforcing particles of silicon carbide and graphite.

کلیدواژه‌ها English

Metal Matrix Composites
Surface Roughness
Response Surface Methodology
Material Removal Rate (MRR)
Milling
[1] Barnes S, Pashby IR. Machining of aluminium based metal matrix composites. Applied composite materials. 1995 Jan;2(1):31-42. doi: 10.1007/BF00567375
[2] Durante S, Rutelli G, Rabezzana F. Aluminum-based MMC machining with diamond-coated cutting tools. Surface and coatings technology. 1997 Oct 1;94:632-40. doi: 10.1016/S0257-8972(97)00521-5
[3] Asgari A, Sedighi M. Investigation on the optimal machining of Mg-based composites considering surface roughness, tool life, cutting forces, and productivity. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science. 2023 Mar;237(5):1139-52. doi: 10.1177/09544062221128693
[4] Hassanpour H, Shajari S, Rasti A, Hossein Sadeghi M. Investigation of milling strategies effect on microhardness of a typical curved surface. Modares Mechanical Engineering. 2015 Apr 16;15(2). [In Persian]
[5] Rasti A, Tarshizi M, Zeinolabedin-Beygi A. Study of surface roughness, texture, and dimensional accuracy in thread whirling of Ti6Al4V screw. Iranian Journal of Manufacturing Engineering. 2024 Jun 21;11(4):1-2. doi: 10.22034/ijme.2024.460623.1966 [In Persian]
[6] Rajmohan T, Palanikumar K, Prakash S. Grey-fuzzy algorithm to optimise machining parameters in drilling of hybrid metal matrix composites. Composites Part B: Engineering. 2013 Jul 1;50:297-308. doi: 10.1016/j.compositesb.2013.02.030
[7] Yadav RS, Yadava V. Experimental investigations on electrical discharge diamond peripheral surface grinding (EDDPSG) of hybrid metal matrix composite. Journal of Manufacturing Processes. 2017 Jun 1;27:241-51. doi: 10.1016/j.jmapro.2017.04.004
[8] Shetty N, Shahabaz SM, Sharma SS, Shetty SD. A review on finite element method for machining of composite materials. Composite Structures. 2017 Sep 15;176:790-802. doi: 10.1016/j.compstruct.2017.06.012
[9] Rajeswari B, Amirthagadeswaran KS. Experimental investigation of machinability characteristics and multi-response optimization of end milling in aluminium composites using RSM based grey relational analysis. Measurement. 2017 Jul 1;105:78-86. doi: 10.1016/j.measurement.2017.04.014
[10] Tahmasbi V, Baghi MH, Aeinehbandy S, Sousanabadi Farahani A. Sensitivity analysis and optimization of material removal rate and surface quality in aluminum matrix composite. Modares Mechanical Engineering. 2023 Jul 10;23(7):395-404. doi: 10.22034/mme.23.7.395 [In Persian]
[11] Karabulut Ş, Gökmen U, Çinici H. Optimization of machining conditions for surface quality in milling AA7039-based metal matrix composites. Arabian Journal for Science and Engineering. 2018 Mar;43(3):1071-82. doi: 10.1007/s13369-017-2691-z
[12] Rajeswari B, Amirthagadeswaran KS. Study of machinability and parametric optimization of end milling on aluminium hybrid composites using multi-objective genetic algorithm. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2018 Aug;40(8):377. doi: 10.1007/s40430-018-1293-3
[13] Bai W, Roy A, Sun R, Silberschmidt VV. Enhanced machinability of SiC-reinforced metal-matrix composite with hybrid turning. Journal of Materials Processing Technology. 2019 Jun 1;268:149-61. doi: 10.1016/j.jmatprotec.2019.01.017
[14] Boothroyd G. Fundamentals of metal machining and machine tools. Crc Press; 1988 Nov 15.
[15] Hassanpour H, Sadeghi MH, Rasti A. Investigation of microhardness and white layer in milling of hardened steel using response surface methodology. Modares Mechanical Engineering. 2016 Feb 10;15(12):175-82. [In Persian]
[16] Qasemi M, Tahmasbi V, Karkhane P, Eslami MH. Temperature and surface quality investigation in orthogonal machining of cortical bone using response surface method and sensitivity analysis. Iranian Journal of Manufacturing Engineering. 2025 Feb 19;11(12):64-78. doi: 10.22034/ijme.2025.477672.2007 [In Persian]
[17] Tahmasbi V, Pak A, Zeinolabedin Beygi A, HassanPour P. Experimental Analysis and Optimization of Thrust Force in the Orthopedic Drilling Process Using the Tool Coated with Titanium Nitride Nano Coating by the Physical Vapor Deposition Method. Iranian Journal of Manufacturing Engineering. 2022 Jul 23;9(5):49-59. doi: 10.22034/ijme.2022.160059 [In Persian]
[18] Tahmasbi V, Zeinolabedin-Beygi A, Elahi SH, Ashtiani MA. Statistical modeling, optimization and sensitivity analysis of dried turning of aluminum bronze alloy. Sādhanā. 2022 Nov 9;47(4):232. doi: 10.1007/s12046-022-01955-7 [In Persian]
[19] Salamat-Talab M, Tahmasbi V, Safari M, Zeinolabedin Beygi A. Mathematical modeling, sobol sensitivity analysis and optimization of main parameters in drilling of E-glass/epoxy laminated composites. Iranian Journal of Manufacturing Engineering. 2022 Feb 19;8(11):43-53. [In Persian]
[20] Tahmasbi V, Zeinolabedin Beygi A, Moslemi Naeini H. Experimental study and sobol sensitivity analysis in optimizing the effective parameters of dry turning process of aluminum alloy 6061-T6. Iranian Journal of Manufacturing Engineering. 2021 Oct 23;8(8):12-23. [In Persian]
[21] Montgomery DC. Design and analysis of experiments. John wiley & sons; 2017.
[22] Yazdani Khameneh M, Sadr M, Rasti A, Sadeghi MH. Study of Surface Roughness, Topography, and Cutting Forces in Finish Turning of 1.1191 Hardened Steel Using Textured Cutting Tool. Modares Mechanical Engineering. 2023 Dec 10;24(1):31-40. doi: 10.22034/MME.24.1.31
[23] Sadr M, Rasti A, Sadeghi MH. Analytical Study of the Effect of Tool Texture on Lubrication Performance in Turning Process. Modares Mechanical Engineering. 2022 Oct 10;22(10):209-13. [In Persian]