Tạp chí
 
Năm 2025
 
Số 4 [08 - 2025], Năm thứ XXXIV - Xem trước

Ảnh hưởng của thông số công nghệ đến lực cắt và độ mòn dụng cụ trong phay CNC thép AISI 1043

https://tapchi.hoimovietnam.vn/vi/archives?article=25041

  • Cơ quan:

    Trường Đại học Giao thông vận tải, số 3, Phố Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 13-04-2025
  • Sửa xong: 18-05-2025
  • Chấp nhận: 20-05-2025
  • Ngày đăng: 01-08-2025
Trang: 17 - 24
Lượt xem: 628
Xem onlineXem online
Lượt tải: 16
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Nghiên cứu tập trung khảo sát ảnh hưởng của các thông số cắt trong quá trình phay CNC thép AISI 1043, gồm: vận tốc cắt, lượng chạy dao và chiều sâu cắt theo phương hướng kính, đến lực cắt và độ mòn dụng cụ. Các thí nghiệm được tiến hành trên máy phay CNC TC500. Lực cắt được đo bằng lực kế Type 9139AA, độ mòn dụng cụ được phân tích bằng kính hiển vi kỹ thuật số VHX-7000. Phương pháp thiết kế thí nghiệm Taguchi với ma trận L9 được sử dụng nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng thông số gia công đến các biến đầu ra. Kết quả thí nghiệm cho thấy, chiều sâu cắt theo phương hướng kính là thông số có ảnh hưởng lớn nhất đến lực cắt, trong khi vận tốc cắt là yếu tố chính tác động đến độ mòn dụng cụ. Lượng chạy dao cho thấy ảnh hưởng không đáng kể đến cả lực cắt và độ mòn dụng cụ. Nghiên cứu nhấn mạnh vai trò quan trọng của việc tối ưu hóa các thông số cắt nhằm kéo dài tuổi thọ dụng cụ và nâng cao hiệu quả quá trình gia công.

Trích dẫn
Nguyễn Quang Vinh, 2025. Ảnh hưởng của thông số công nghệ đến lực cắt và độ mòn dụng cụ trong phay CNC thép AISI 1043, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số XXXIV, kỳ 4, tr. 17-24.
Tài liệu tham khảo

[1]. Z. Duan, C. Li, W. Ding, Y. Zhang, M. Yang, T. Gao, H. Cao, X. Xu, D. Wang, C. Mao, H.N. Li, G.M. Kumar, Z. Said, S. Debnath, M. Jamil, H.M. Ali, Milling force model for aviation aluminum alloy:academic insight and perspective analysis, Chin. J. Mech. Eng. (English Edition). 34 (2021) 1–35, https://doi.org/10.1186/s10033-021-00536-9.

[2]. Eksioglu C, Kilic ZM, Altintas Y. (2012), Discrete-time prediction of chatter stability, cutting forces, and surface location errors in flexible milling systems. J Manuf Sci Eng. 134(6): 061006 https://doi.org/10.1115/1.4007622

[3]. V.I. Guzeev, D.Y. Pimenov, Cutting force in face milling with tool wear, Russ. Eng. Res. 31 (2011) 989–993, https://doi.org/10.3103/S1068798X11090139.

[4]. Kim GM, Chu CN. (2003), Mean cutting force prediction in ball-end milling using force map method. J Mater Process Technol. 146(3): 303-310, https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2003.11.021

[5]. Mohamed, M. Hassan, R. M’saoubi, H. Attia, Tool Condition Monitoring for High-Performance Machining Systems—A Review, Sensors. 22 (2022) 2206, https://doi.org/10.3390/s22062206.

[6]. Peng Z, Li J, Yan P, Gao S, Zhang C, Wang X (2018), Experimental and simulation research on micro-milling temperature and cutting deformation of heat-resistance stainless steel. Int J Adv Manuf Technol 95(5):2495–2508

[7]. D.Y. Pimenov, V.I. Guzeev, T. Mikolajczyk, K. Patra, A study of the influence of processing parameters and tool wear on elastic displacements of the technological system under face milling, Int. J. Adv. Manuf. Technol. 92 (2017) 4473–4486, https://doi.org/10.1007/s00170-017-0516-6.

[8]. D.Y. Pimenov, V.I. Guzeev, G. Krolczyk, M. Mia, S. Wojciechowski, Modeling flatness deviation in face milling considering angular movement of the machine tool system components and tool flank wear, Precis. Eng. 54 (2018) 327–337, https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2018.07.001.

[9]. D.Y. Pimenov, Experimental research of face mill wear effect to flat surface roughness, J. Frict. Wear 35 (2014) 250–254, https://doi.org/10.3103/S1068366614030118.

[10]. Xie Z, Xu D, Cui Z, Li M (2019), Evaluation of a cutting simulation using a cupronickel B10 constitutive model considering the deformation temperature. J Mech Sci Technol 33(3):1349–1356 3.

[11]. L. Zhu, C. Liu, Recent progress of chatter prediction, detection and suppression in milling, Mech. Syst. Sig. Process. 143 (2020), 106840, https://doi.org/10.1016/j. ymssp.2020.106840.

Các bài báo khác