Optimization of milling the AISI 4140 steel by Taguchi dear methods

Öz

In manufacturing, it is a very important issue for the selection of appropriate process parameters to reduce costs and improve quality. Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods have been successfully applied in the selection of parameters where different conflicting factors coexist. This study aims to examine the effect of control factors on three different surface roughness (Ra, Rz and Rq) output parameters, minimizing the machining time, and maximizing the metal removal rate during milling of AISI 4140 steel. The control factors selected for the work are cutting speed, feed and depth of cut. Experiments were planned according to Taguchi's L9 design under various shear conditions of control factors. Taguchi-Data Envelopment Analysis Based Ranking Method (Taguchi-DEAR) multi-response optimization approach was used for the optimization of multiple quality characteristics. From experimental research, it has been found that depth of cut has the highest impact on the determination of performance metrics due to its effect on metal removal rate. The optimum combination of process parameters was found to be A3B3C3, cutting speed 325 m/min, feed 0.16 mm/rev and cutting depth 1.5 mm. . Confirmation experiments of the results obtained by the Taguchi-DEAR optimization application were carried out. According to the results obtained, the optimum response values were found as Ra: 0.51 µm, Rz 2.3 , Rq: 0.90 µm and Tm: 4.11 minutes.

Anahtar Kelimeler

• AISI4140 Steel
• Milling
• Taguchi Technique
• Multi-Criteria Decision Making (MCDM)
• Optimisation
• Taguchi-Dear Technique

AISI 4140 ÇELİĞİNİN FREZLEMESİNİN TAGUCHİ-DEAR YÖNTEMİYLE OPTİMİZAYONU

Öz

İmalatta, maliyetlerin düşürülmesi ve kalitenin iyileştirilmesi için uygun proses parametrelerinin seçimi için oldukça önemli bir konudur. Farklı çelişkili faktörlerin bir arada bulunduğu parametrelerin seçiminde Çok Kriterli Karar Verme (MCDM) yöntemleri başarıyla uygulanmaktadır. Bu çalışmanın amacı, AISI 4140 çeliğinin Frezelenmesi esnasında çıktı parametreleri olan, üç farklı yüzey pürüzlülük (Ra,Rz ve Rq) ve işleme zamanını en düşük düzeyde tutmak, talaş kaldırma oranını ise en yüksek değere çıkarma için kontrol faktörlerinin etkisini incelemek ve bu faktörlerin doğru ayarlarını seçmektir. Çalışma için seçilen kontrol faktörleri kesme hızı, ilerleme ve kesme derinliğidir. Deneyler, kontrol faktörlerinin çeşitli kesme koşulları altında Taguchi'nin L9 tasarımına göre planlanmıştır. Çoklu kalite karakteristik optimizasyonu için Taguchi-Veri Zarflama Analizi Tabanlı Sıralama tekniği (Taguchi-DEAR) çok yanıtlı optimizasyon yaklaşımı kullanılmıştır. Deneysel araştırmalardan, kesme derinliğinin talaş kaldırma oranı üzerindeki etkisinden dolayı performans ölçümlerinin belirlenmesinden en yüksek etkiye sahip olduğu görülmüştür. Optimum proses parametreleri kombinasyonu A3B3C3 şeklinde kesme hızı 325 m/dak, ilerleme 0,16 mm/dev ve kesme derinliği 1,5 mm değerlerinde bulunmuştur. . Elde edilen bu sonuçlar için doğrulama deneyleri yapılmıştır. Taguchi-DEAR optimizasyonu uygulanmasıyla elde edilen sonuçların Doğrulama deneyleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre optimum yanıt değerleri Ra:0,51 µm, Rz 2,3 , Rq: 0,90 µm ve Tm: 4,11 dakika olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

• AISI 4140 çeliği
• Frezeleme
• Taguchi Tekniği
• Çok kriterli Karar Verme
• Optimizasyon
• DEAR tekniği

Kaynakça

1. Referans1 : Moganapriya, C., Rajasekar, R., Mohanraj, T., Gobinath, V. K., Kumar, P. S., & Poongodi, C. Dry Machining Performance Studies on TiAlSiN Coated Inserts in Turning of AISI 420 Martensitic Stainless Steel and Multi-Criteria Decision Making Using Taguchi-DEAR Approach. 2021,Silicon, 1-14.
2. Referans2 : İç, Y. T., Duran, H., Keçeci, B., İlik, E. Bilgiç, B. Çok Yanıtlı Taguchi Eniyilemesine Yönelik Bir Bilgisayar Uygulamasının Geliştirilmesi. Politeknik Dergisi, 2016, 19 (3) , 311-323 Referans3 : Kuntoğlu M. , Aslan A. , Sağlam P. D. AISI 5140 Çeliğinin Tornalanması Esnasında Yaklaşma Açısı ve Kesme Parametrelerinin İşlenebilirliğe Etkisinin İncelenmesi. Politeknik Dergisi. 2021; 1-1.
3. Referans4 : Asiltürk I, Neşeli S., Multi response optimisation of CNC turning parameters via Taguchi method-based response surface analysis. 2012 Measurement 45(4):785–794
4. Referans5 : El-Tamimi A, El-Hossainy T.,Investigating the machinability of AISI 420 stainless steel using factorial design. Mater Manuf Process, 2008, 23(4):419–426
5. Referans6 : Albayrak, S. , Yeşildal, F. , Yıldırım, C. "SAE 4140 Çeliğin Tornalanmasında Kesme Parametrelerinin Ses Seviyesi ve Yüzey Pürüzlüğüne Etkileri: Parametrelerin Optimizasyonu" . Journal of the Institute of Science and Technology 10, 2020, 2759-2769
6. Referans7 : Kahraman, F. , Başar, G. , Koçoğlu, Z. , Yeniyıl, E. "Delik Büyütme İşleminde Kesme Parametrelerinin Çok Yanıtlı Taguchi Deneysel Tasarım Yaklaşımı Kullanılarak Optimizasyonu". Politeknik Dergisi 21 (2018 ): 283-290
7. Referans8 : Başar G., Topsıs Yöntemi İle AISI 4140 Malzemesinin Yüzey Frezeleme İşleminde Kesme Parametrelerinin Optimizasyonu, Mühendislik konsrüksiyon imalat ve malzeme üzerine güncel araştırmalar, Ekim 2021, İksad yayıncılık,
8. Referans9 : Şirin E. , Şirin Ş. , Turgut Y. , Korkut İ. AISI D2 Soğuk İş Takım Çeliğinin Frezelenmesinde Yüzey Pürüzlülüğünün Taguchi Metodu İle Optimizasyonu. DUBİTED. 2015; 3(1): 132-144.

9. Referans10 : Basar, G., Kirli Akin, H., Kahraman, F., & Fedai, Y. Modeling and optimization of face milling process parameters for AISI 4140 steel. 2018,Tehnički glasnik, 12(1), 5-10.
10. Referans11 : Harun, Y. A. K. A. "Tornalama Sonrası Çıkan Talaşlardan Elde Edilen Alüminyum 5000 Alaşımının Yüzey Pürüzlülüğünün Taguchi Yöntemi ile Analizi." Journal of the Institute of Science and Technology 11.1 (2021): 464-473.
11. Referans12 : Fedai, Y., Kahraman, F., Kirli Akin, H., Basar, G., Optimization of machining parameters in face milling using multi-objective Taguchi technique, Technıcal Journal, 2018,Vol. 12, No. 2, 104-108 Referans13 : Şahinoğlu, A., Rafighi, M. AISI 4140'ın Tornada İşleme Sırasında Titreşim, Ses Şiddeti, Makine Akımı ve Yüzey Pürüzlülük Değerlerinin İncelenmesi. Arab J Sci Eng 45, 765–778 2020. https://doi.org/10.1007/s13369-019-04124-x
12. Referans14 : Kara, F., et al. "AISI 4140 ıslah çeliğinin tornalanmasında yüzey pürüzlülüğü ve titreşimin Taguchi metodu ile optimizasyonu." Internatıonal Academıc Research Congress (INES 2017).
13. Referans15 : Moshat, S., Datta, S., Bandyopadhyay, A., & Pal, P.Optimization of CNC end milling process parameters using PCA-based Taguchi method. International journal of engineering, science and technology, 2010,(1), 95-102.
14. Referans16 : Vignesh V, Ilangovan S, Radhika N., Statistical analysis of process parameters in drilling of SS410 stainless steel. Materials Today: 2020.Proceedings
15. Referans17 : Garg A, Lam JSL, Modeling multiple-response environmental and manufacturing characteristics of EDM process.2016, J Clean Prod 137:1588–1601
16. Referans18 : Kumar H, Ilangovan S, Radhika N., Optimization of cutting parameters for MRR, tool wear and surface roughness characteristics in machining ADC12 piston alloy using 2020, DOE. Tribol Ind 42(1):32–40
17. Referans19 : Chate, G. R., GC, M. P., Harsha, H. M., Urankar, S. U., Sanadi, S. A., Jadhav, A. P., Deshpande, A. S. . Sustainable machining: Modelling and optimization using Taguchi, MOORA and DEAR methods. 2021. Materials Today: Proceedings.
18. Referans20 : Shankar S, Mohanraj T, Pramanik A (2019) Tool condition monitoring while using vegetable based cutting fluids during milling of Inconel 625. J Adv Manuf Syst 18(04):563–581
19. Referans21 : Sumesh CS, Ramesh A., Numerical modelling and optimization of dry orthogonal turning of Al6061 T6 alloy. 2018. Period Polytech Mech Eng 62(3):196–202.
20. Referans22 : Mohanraj T, Ragav P, Gokul E, Senthil P, Anandh K., Experimental investigation of coconut oil with nanoboric acid during milling of Inconel 625 using Taguchi-Grey relational analysis. 2021. Surf Rev Lett : 2150008
21. Referans23 : Moganapriya C, Rajasekar R, Kumar PS,Mohanraj T, Gobinath V, Saravanakumar J. Achieving machining effectiveness for AISI 1015 structural steel through coated inserts and grey-fuzzy coupled Taguchi optimization approach. 2020. Struct Multidiscip Optim:1–18
22. Referans24 : Muthuramalingam T, Mohan B., Application of Taguchigrey multi responses optimization on process parameters in electro erosion. 2014. Measurement 58:495–502
23. Referans25 : Manoj M, Jinu GR, Muthuramalingam T., Multi response optimization of AWJMprocess Parameterson machining TiB2 particles reinforced Al7075 composite using TaguchiDEAR methodology, Silicon, 2018, 10:2287–2293.
24. Referans26 : Muthuramalingam T, Vasanth S, Vinothkumar P, Geethapriyan T, Mohamed Rabik M, (2018), Multi criteria decision making of abrasive flow oriented process parameters in abrasive water jet machining using Taguchi–DEAR methodology, Silicon, 10, 2015-2021.
25. Referans27 : Thangaraj, M., Loganathan, G. B., Atif, A., & Palanisamy, S. Multi response optimization on machining titanium alloy using Taguchi-DEAR analysis in abrasive water jet cutting 2019, (No. 2019-28-0070). SAE Technical Paper.
26. Referans28 : Huu Phan, P., H., Muthuramalingam T., Multi Criteria Decision Making of Vibration Assisted EDM Process Parameters on Machining Silicon Steel Using Taguchi-DEAR Methodology, 2020, Silicon, https://doi.org/10.1007/s12633-020-00573-4
27. Referans29 : Hong, S. Nguyen, and U. Vo Thi Nhu. "Multi-objective Optimization in Turning Operation of AISI 1055 Steel Using DEAR Method." 2021.Tribology in Industry 43.1.
28. Referans30 : Phan, N. H., Van Dong, P., Dung, H. T., Van Thien, N., Muthuramalingam, T., Shirguppikar, S., Lye, N. T. Multi-object optimization of EDM by Taguchi-DEAR method using AlCrNi coated electrode. 2021. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 1-7.
29. Referans31 : Do Duc, T., Nguyen, N. T., Tien, D. H., & Dang, H. L. A Research on Multi-Objective Optimization of the Grinding Process Using Segmented Grinding Wheel by Taguchi-Dear Method. 2021. EUREKA: Physics and Engineering,(1), 67-77.
30. Referans32 : Lakshmi, V. V., Subbaiah, K. V., Kothapalli, A. V., & Suresh, K. Parametric optimization while turning Ti-6Al-4V alloy in Mist-MQCL (Green environment) using the DEAR method. 2020. Manufacturing Review, 7, 38.
31. Referans33 : Moganapriya, C., Rajasekar, R., Mohanraj, T., Gobinath, V. K., Kumar, P. S., Poongodi, C. Dry Machining Performance Studies on TiAlSiN Coated Inserts in Turning of AISI 420 Martensitic Stainless Steel and Multi-Criteria Decision Making Using Taguchi-DEAR Approach.2021, Silicon, 1-14.
32. Referans34 : Vaddi, V.R., Sridhar Reddy, Ch., Pogaku, V.K., and Bushaboina, S.K., “Optimization of Electrical Discharge Machining of Titanium Alloy (Ti-6Al-4 V) Using Taguchi-DEAR Method,” SAE Technical Paper 2018-28-0032, 2018, doi:10.4271/2018-28-0032.
33. Referans35 : Reddy, S., & Goteti, C. Optımızatıon Of Process Parameters For Multı Crıterıon Decısıon Makıng In Abrasıve Water Jet Machınıng Of Magnesıum-Sılıcon Based Alumınıum Alloys.2021 International Journal of Modern Manufacturing Technologies, 2067–3604, Vol. XIII, No. 1
34. Referans36 : Manoj, M., Jinu, G. R., & Muthuramalingam, T. (2018). Multi response optimization of AWJM process parameters on machining TiB 2 particles reinforced Al7075 composite using Taguchi-DEAR methodology. Silicon, 10(5), 2287-2293.