Titanium Ti-5553 alloys have been considered as
difficult-to-machine materials due to the extremely high tool wear, high
cutting forces, high temperature, and poor surface quality of machined parts.
Process parameters needs to be optimized in order to improve machining
performance and in the meantime reducing manufacturing cost. This study proposes
sustainable machining process for this new generation Titanium Ti-5553 alloy.
Process parameters including depth of cut, cutting speed, and feed rate were
taken into account to optimize parameters for reducing tool wear, energy
consumption, and surface roughness, and in the meantime increase material
removal rate. Genetic algorithm was utilized for optimizing the process
parameters. Obtained results illustrated that optimization using genetic
algorithm is a very effective approach to substantially improve machining
performance of this alloy and make machining process of this alloy more
sustainable by reducing energy consumption, manufacturing cost and increasing
material removal rate in machining process of new generation titanium alloy.
TUBİTAK
214M068
Financial support from TUBITAK (The Scientific and Technological Research Council of Turkey) under project number 214M068 is gratefully acknowledged
Çok yüksek takım aşınması,
yüksek kesme kuvvetleri, yüksek sıcaklık ve işlenmiş parçaların düşük yüzey
kalitesi nedeniyle, Titanyum Ti-5553 alaşımları işlenmesi zor malzemelerden
biri olarak kabul edilmiştir. Malzemenin işleme performansını artırmak ve bu
arada üretim maliyetini düşürmek için proses parametrelerinin optimize edilmesi
en önemli araştırmaların başında gelir. Bu çalışma, bu yeni nesil Titanyum
Ti-5553 alaşımı için sürdürülebilir bir işleme süreci önermektedir. Takım
aşınmasını, enerji tüketimini ve yüzey pürüzlülüğünü azaltmak ve bu sırada
talaş kaldırma oranını artırmak için kesme derinliği, kesme hızı ve ilerleme
hızı gibi proses parametreleri optimize edilirken kesme hızı, ilerleme oranı ve
kesme derinliği dikkate alınmıştır. Proses parametrelerinin optimize edilmesi
için genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritma kullanarak yapılan
optimizasyon sonucu elde edilen değerler, bu alaşımın işleme performansını
büyük ölçüde iyileştirmek ve işleme sürecinin enerji tüketimini, üretim
maliyetini düşürmekle birlikte yeni nesil titanyum alaşımının talaşlı imalat
sürecindeki talaş kaldırma oranını artırarak daha sürdürülebilir hale getirmek
için çok etkili bir yaklaşım olduğunu göstermiştir.
214M068
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Project Number | 214M068 |
Publication Date | May 26, 2020 |
Submission Date | October 4, 2019 |
Published in Issue | Year 2020 Volume: 8 Issue: 2 |