The advancement of technology has provided a new perspective for the manufacturing industry, accelerating research on machinability studies. The evaluation of key output parameters such as cutting force and temperature, surface roughness concerning input parameters (cutting speed, feed, depth of cut) is among the most common and comprehensive research topics in this field. In this study, dry turning operations were performed on Toolox 44 tool steel using input parameters of two varied feed rates (0.17, 0.34 mm/rev), two dissimilar cutting depths (0.2 mm, 0.4 mm), two distinct cutting speeds (40, 60 m/min), two different cutting tool nose radius (0.4 mm, 0.8 mm). The resulting parameters, including cutting temperature, force and surface roughness, were evaluated using graphical analysis and machine learning methods, specifically the decision tree and heat map approaches. The study's findings indicated that as the feed coupled with cutting depth enhanced, the cutting force also increased, whereas higher cutting speeds led to a decrease in the cutting force. Additionally, the reduction in cutting tool nose radius exhibited varying trends depending on different parameter combinations. It was determined that cutting temperature increased with higher feed and cutting depth, while the variation in cutting speed resulted in different increasing or decreasing trends in cutting temperature. The data revealed that surface roughness went up with an augment in feed, while it lowered as the cutting speed was raised. Additionally, an increase in cutting depth reduced surface roughness in the experiment set with a smaller tool nose radius, while it increased surface roughness in the experiment set with a larger tool nose radius. The results of the graphical evaluation were compared with those of another assessment method, namely machine learning, and it was found that there is a consistent level of accuracy between the two approaches. In the experimental setup with a 0.8 mm tool nose radius, cutting force, cutting temperature, and surface roughness increased by 187.73%, 20.05%, and 181.23%, respectively. For the 0.4 mm radius, the respective increases were 325.60%, 20.55%, and 132.52%. These results suggest that the 0.8 mm tool nose radius offers better machinability performance.
Toolox 44 Machinability Different Radius Tool Steel Cutting Tools
Hakkari Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü
FM24BAP8
Bu araştırma Hakkari Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi (BAP; Proje no. FM24BAP8) tarafından desteklenmiştir.
Teknolojinin ilerlemesi, imalat endüstrisi için yeni bir bakış açısı sağlayarak, işlenebilirlik çalışmaları üzerine yapılan araştırmaları hızlandırmıştır. Kesme kuvveti ve sıcaklığı, yüzey pürüzlülüğü gibi temel çıktı parametrelerinin girdi parametreleri (kesme hızı, ilerleme, kesme derinliği) açısından değerlendirilmesi bu alandaki en yaygın ve kapsamlı araştırma konularındandır. Bu çalışmada, Toolox 44 takım çeliği üzerinde iki farklı ilerleme hızı (0,17, 0,34 mm/dev), iki farklı kesme derinliği (0,2 mm, 0,4 mm), iki farklı kesme hızı (40, 60 m/dak), iki farklı kesici takım uç yarıçapı (0,4 mm, 0,8 mm) girdi parametreleri kullanılarak kuru tornalama işlemleri gerçekleştirilmiştir. Kesme sıcaklığı, kuvvet ve yüzey pürüzlülüğü dahil olmak üzere ortaya çıkan parametreler, grafiksel analiz ve makine öğrenmesi yöntemleri, özellikle karar ağacı ve ısı haritası yaklaşımları kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışmanın bulguları, kesme derinliğiyle birleştirilen ilerleme arttıkça kesme kuvvetinin de arttığını, buna karşın daha yüksek kesme hızlarının kesme kuvvetinde bir azalmaya yol açtığını göstermiştir. Ek olarak, kesici takım uç yarıçapındaki azalma farklı parametre kombinasyonlarına bağlı olarak farklı eğilimler sergiledi. Kesme sıcaklığının daha yüksek ilerleme ve kesme derinliği ile arttığı, kesme hızındaki değişimin ise kesme sıcaklığında farklı artan veya azalan eğilimlere yol açtığı belirlendi. Veriler, yüzey pürüzlülüğünün ilerlemedeki artışla arttığını, kesme hızı arttıkça ise azaldığını ortaya koydu. Ek olarak, kesme derinliğindeki artış, daha küçük takım uç yarıçapına sahip deney setinde yüzey pürüzlülüğünü azaltırken, daha büyük takım uç yarıçapına sahip deney setinde yüzey pürüzlülüğünü artırdı. Grafiksel değerlendirmenin sonuçları, başka bir değerlendirme yöntemi olan makine öğrenmesinin sonuçlarıyla karşılaştırıldı ve iki yaklaşım arasında tutarlı bir doğruluk düzeyi olduğu bulundu. 0,8 mm takım ucu yarıçaplı deneysel kurulumda, kesme kuvveti, kesme sıcaklığı ve yüzey pürüzlülüğü sırasıyla %187,73, %20,05 ve %181,23 oranında arttı. 0,4 mm yarıçap için sırasıyla artışlar %325,60, %20,55 ve %132,52 oldu. Bu sonuçlar, 0,8 mm takım ucu yarıçapının daha iyi işlenebilirlik performansı sunduğunu göstermektedir.
Toolox 44 İşlenebilirlik Farklı Yarıçap Takım Çeliği Kesici Takımlar
FM24BAP8
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | İmalat Süreçleri ve Teknolojileri, Yapay Zeka (Diğer) |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Proje Numarası | FM24BAP8 |
Erken Görünüm Tarihi | 26 Ağustos 2025 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Ağustos 2025 |
Gönderilme Tarihi | 21 Şubat 2025 |
Kabul Tarihi | 3 Haziran 2025 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 6 Sayı: 2 |