文摘

硅酸铝金属基复合材料(AlSiC MMC)是令人满意的要求材料具有良好的机械、热性能、良好的耐磨性。但在加工困难的主要障碍是其替代其他材料。丝电火花加工(有线)是一种非常有效的过程用于这种类型的降低材料。所以努力找出最有利的水平了线切割机床的输入参数AlSiC(20%)复合使用Taguchi-based混合grey-fuzzy年级(GFG)方法。计划使用田口实验设计的L₉(2³)数组。各种工艺参数考虑调查脉冲在时间(T_在),脉冲时间(T_从),送丝速度(公司)和峰值电流(IP)。表面完整性,如表面粗糙度测量在不同类型的切割(直、斜、和曲率方向)被认为是在目前的工作。灰色关联分析与模糊逻辑(GRA)池实际上是用来找出grey-fuzzy推理成绩(GFRG)。田口方法加上GFRG获得最佳的工艺参数。从实验结果,观察到最经济的工艺参数对线切割机床AlSiCp20脉冲在时间是108 microsec,脉冲时间56 microsec,送丝速度(公司)是4米/分钟,11 amp和峰值电流(IP)。从方差分析(方差分析),观察到脉冲在时间是最重要的影响参数对GFRG贡献52.61%,紧随其后的是送丝速度(公司)38.32%,目前的5.45%。

1。介绍

有一连串的重大工业需求的变化具有复杂性和波动。今天,一个行业需要一个材料属性如耐用性,高强度、低重量、低密度,鼓励全世界研究者关注领域的材料和他们的应用程序。这换了研究者对金属基复合材料的发展。在最近的几年中,铝基复合材料符合工业需求和使用大量的工程应用,如活塞、汽缸组件的汽车和航空航天应用。根据工件几何,任何加工操作可以有多个类型的金属切削操作通常使用。三种最常见和简单的金属切削操作直接加工,角加工,弯曲加工或切割。直切加工操作用于几乎所有的加工操作。这种类型将允许工具移动直方向如图1(一)。角加工,工具移动倾斜方向的三角形或梯形形状。这种将允许该工具在倾斜或移动角方向如图1 (b)。最后和最重要的类型的加工是加工以及曲率方向如图1 (c)。这种类型的工具移动方向曲率圆或弯曲的形状。准确和精确的金属切削过程如丝电火花加工(有线)利用很难带走多余的导线材料的原始固定板所需的大小和形状。

Phate et al。1,2]利用量纲分析的方法相关的各种加工参数在干燥加工黑色金属和有色金属材料。Ilhan和穆罕默德3)使用多个回归和人工神经网络的转变过程。他们分析了切削参数的影响,如饲料、切割速度快、切口的深度和表面质量。Gaitinde et al。4使用安,即。,artificial neural network, technique for the analyzed the performance of conventional wiper and ceramic inserts in machining. An acceptable and efficient result was obtained by these techniques. Jamadar and Vakharia [5)使用DA方法和安基于前馈反向传播训练网络分析反应由于轴承组件缺陷量化损坏组件。可接受的DA方法获得的结果。Bobbili et al。6)评估意义机变量如脉冲,冲洗压力、输入功率、热扩散率和汽化潜热反应。白金汉宫的π定理用于模型制定的材料,如铝合金7017和均质装甲滚。柯里和库马尔7)使用田口方法分析线切割机床冷却液的排放的影响钛合金。他们分析了输出参数如铸层厚度(RLT),材料去除率、表面粗糙度、刀具磨损率(TWR)。萨哈和Mondal8)研究纳米耐磨堆焊材料的电火花线切割过程中使用响应面方法与主成分分析耦合。Mevada [9调查两种反应,也就是说。,material removal rate and surface roughness. This analysis was executed to find out the optimum level of parameters for higher material removal rate at lower surface roughness for Inconel 600 material. The experiments have been conducted by changing pulse on time, pulse off time, and peak current. Huang et al. [10)观察了各种工艺参数对表面质量的影响,材料去除率、电压和平均差距线切割机床的高硬度钢YG15工具。回归模型用于获得最优切削参数组合。脉冲时间、切削进给速率和水压力在MRR比其它因素更重要。Tzeng et al。11)提出了一个有价值的工艺参数优化方法于一体的响应面分析等各种方法(RSM),田口方法,反向传播神经网络(摘要)和遗传算法(GA)在工程优化概念来确定线切割机床的参数设置过程在考虑多个响应。材料去除率和工件表面光洁度在纯钨的生产工艺参数配置文件。Phate et al。12- - - - - -14)使用的基于量纲分析的方法将6063年材料,如铝,铜,钢EN1A EN8, SS 304用于实验。各种材料的表面粗糙度模型是制定使用DA方法。一个随机试验用于数据收集计划。良好的协议与实验和计算表面粗糙度在提出观察工作。Kadu et al。15]量纲分析方法用于分析钻孔加工操作的性能。削减的深度等因素,切削速度,插入材料和加工环境和工具的直径和长度被认为是影响参数。不等式性质的原则已被用于优化性能参数如表面粗糙度与切削时间。Rao et al。16)使用线切割机床的参数分析残余应力发展铝合金的加工。著名的田口方法(17,18)已被用于分析和实验结果。限分析进行,最好水平的比率,脉冲,输入功率,伺服电压通过它。Kumar和巴特拉(19)表面改性的EDM过程使用钨powder-mixed电介质。ohn模具钢用于实验。

2。材料和方法

2.1。制造铝/ SiCp20 MMC

2124是一个铝合金,铜铝作为主要合金元素。它具有高强度和重量比。贱金属铝2121合金的基本性质是在下表中列出1。

MMC的填充材料用于制备碳化硅(SiC)。它有一个更好的热导率,高熔点,低的热膨胀,高强度,高硬度值。金属基复合材料AlSiC用于各种工业应用。碳化硅粉是如图2(一个)。Al 2124合金的粉末是在坩埚,是炉预热温度为1000°C,如图2 (b)。木头模式如图准备所需的大小2 (c)。下一步是砂型的准备和应对并拖动准备如图2 (d)和2 (e)。模具的准备后,加热液体金属浇在模具并允许慢慢冷却。钢筋Sic颗粒添加到熔融金属如图2 (e)- - - - - -2 (g)。切除后的应对并拖动,所需的大小和形状的复合标本从铸造中移除。

2.2。实验的细节

制作矩形标本通过线切割机床进行加工。电极用于加工操作0.25毫米直径的铜丝。细节如表所示2。

实验的数量Ultracut S0线电子放电机器上运行(电子使艾丽卡、普纳),如图3。工件材料硅酸铝/碳化硅20%浓度的MMC的尺寸80毫米×55毫米×20毫米用于实验。每个工件的边缘修剪机表上的精确定位。引用或设置对标本位于参考点设置的工作。基于进口CAD绘图工作,概要文件创建并用于实际的切割。为了计算标本的表面质量,与2.5毫米三丰表面轮廓仪采样长度和截止0.25毫米的使用。获取的错误价值表面粗糙度,三个复制被用来减少人为误差的影响。最终的大小和形状工件图所示4- - - - - -6。

表3显示了不同程度的工艺参数用于实验。结果如表所示4。

3所示。灰色关联分析

灰色关联分析(GRA)是多响应优化方法应用于找出最佳的一组输入参数来确定各种输入参数的最优条件。以下步骤在草地参与方法(如图7)。

3.1。标准化的原始数据

在草地上,真正的不能用于进一步分析或实验反应,但随后的分析前的数据规范化。在规范阶段,原始数据序列数字0.00和1.00之间的转换。为响应最大化,优化的“量越高越好”的方法。在目前的工作,“量越高越好”的条件下,最初的反应是规范化使用以下方程: 在哪里是原始序列,序列数据预处理后,的最小值 ,和的最大价值 。

3.2。计算灰色关联系数分析(GRA)

数据归一化后的下一步是找出灰色关联系数。找出偏差序列,首先找出规范化数据序列的最大值。让“米“是最大值称为参考价值。最大的价值”米”是由以下方程:

3.3。计算井斜序列( )

偏差的区别是标准化序列值和参考价值(米)。这是由以下方程:

3.4。计算灰色关联系数

灰色关联系数是由以下方程: 在哪里参考序列的偏差序列是由以下方程: ,“α”是区分系数。一般来说,使用0.5,也就是说,αϵ[0,1]。灰色关联度计算的灰色关联系数的均值的反应。灰色关联度是由以下方程:

3.5。计算Grey-Fuzzy推理成绩

模糊推理系统由四个的子图所示7。选择隶属函数的基础上可用的数据库。模糊化接口用于将可用的输入数据转换成匹配语言数字。去模糊化单元用于转换结果从模糊到清晰的反应。if - then规则控制有三个输入,即。,the experimental responses and one output (grey‐fuzzy reasoning grade), is used in the rule-based fuzzification process as follows:(我)规则1:如果Y₁是一个₁Y₂是B₁,Y₃是C₁那么Z D₁其他的(2)规则2:如果Y₁是一个₂Y₂是B₂,Y₃是C₂那么Z D₂其他的⋮(3)规则N:如果Y₁是一个_nY₂是B_n,Y₃是C_n那么Z D_n其他的一个_jB_j,C_j是模糊子集的隶属度函数定义的相关。

4所示。结果与讨论

方差分析来找出每个输入参数的贡献在选择的反应。从方差分析表发现可以用来识别负责分析的变量。田口的L₉OA是用于线切割机床进行实验。在这项研究中,完全九AlSiC20%复合片用于调查工作。使用表面粗糙度测试仪(三丰公司、模型Surftest sj - 201),输出响应,即。,surface roughness during the different types of machining, are measured which are given in Table4。

从实验数据的解释相关的反应,即。,surface roughness for all three types of cutting (straight, curvature, and inclined) as shown in Table4,它已经被观察到,当脉冲时间(T_在)从108增加到110 microsec,在连续切削表面粗糙度增加2.17%,10.37%在曲率切削,在斜切,减少了16.56%。表面粗糙度的增加了14.45%,10.93%,和23.70%是注意到在直,弯曲,和斜切,分别,当脉冲时间(T_在)从110年到112年microsec进一步增加。

表面粗糙度的增加了10.83%和18.02%,期间观察到的直接减少7.51%,倾斜、曲率切削,分别,当脉冲时间(P_从从56岁到54 microsec)改变。表面粗糙度的减少了1.58%,7.20%,和16.88%是注意到在直,弯曲,斜切当脉冲时间(P_从从54到542年microsec)改变。

表面粗糙度的增加了2.02%,14.40%,和13.62%是注意到在直,弯曲,和倾斜切割,分别送丝速度(公司)从4个增加至5米/分钟。表面粗糙度下降了6.18%,6.62%,和21.62%是注意到在直,弯曲,和斜切,送丝速度(公司)是进一步增加从5到6米/分钟。

类似的表面粗糙度的增加了5.17%,18.64%,和28.10%是在直接观察到,曲率,斜切,当输入电流分别从11到12安培。表面粗糙度下降3.54%,表面粗糙度增加10.36%和4.92%被认为在曲率和斜切,当输入电流从12到13安培。

在分析实验数据的表面粗糙度响应使用田口方法MINITAB 18岁,小的更好的方法是使用规范化。在草地的步进式计算如表所示5和6,分别。

从GFRG,优化响应参数为直线切削表面粗糙度为2.549微米,曲率降低为2.469,和斜切为2.605微米。优化值与试验1和受到108 microsec按时输入参数脉冲,脉冲时间56 microsec,送丝速度4 m / min,目前11 amp。

应用模糊逻辑技术来识别各种参数的怀疑都不清楚。模糊推理年级使用模糊逻辑方法可以用来减少不确定性。grey-fuzzy fuzzy-based技术关联度(GFRG)产生结果的不确定性较小比正常的方法。执行GFRG在Matlab在FIS编辑器。三个模糊子集是委托为每个响应灰色关联度,如图7三角形隶属函数(mamdani)与三个层次低,中,高,如图8和9。模糊逻辑,if - then规则语句应用于表面粗糙度等三个灰色关联系数在直,弯曲和倾斜加工一个响应grey-fuzzy推理成绩。模糊子集用于当前工作表所示7。

激活的模糊推理系统(FIS),使用一套规则,如图10和3.5节中讨论。的GFRG曲面图如图所示10。

表7显示了GFRG从模糊逻辑工具箱。灰色关联度的结果(GRG)和grey-fuzzy推理成绩(GFRG)是相关的。从结果,看到GFRG值显著增强,减少了不确定性和模糊性。的排名,这是证实实验。1 GFRG至上的价值。这表明,实验没有1优化工艺参数(图11)。

从GFRG表8,最优水平的参数选为108 microsec准时脉冲,脉冲时间56 microsec,送丝速度为4米/分钟,目前11 amp由1-1-1-1水平。GFRG的主效应图绘制的实验反应,如图12。GFRG反应如表所示9。if - then规则集和影响如图10。灰色关联度和grey-fuzzy推理之间的比较级是如图13。

从主效应图,观察到脉冲参数的有一个陡坡,送丝速度和电流。因此,这些参数显示脉冲断时间影响最大的参数。各种过程参数之间的互动情节考虑调查在灰色高模糊推理的图所示14。交互图显示了响应变量之间的关系和分类阶乘或输入参数。交互图显示的水平的一个因素的水平轴和一个单独的行其他因素。行代表响应变量和因素之间的相互影响。平行线没有交互,而非平行行显示的交互效果。越大越不平行线路,互动。

从图14已经观察到,线不平行。这表明GFRG脉冲在时间和响应之间的关系取决于其他因素,脉冲时间,送丝速度,输入电流,反之亦然。铝/碳化硅MMC的微观结构如图15。

方差分析进行了GFRG获得从表显示各种工艺参数的影响10;它被观察到,获得的方差分析表没有充分的结果由于自由度(自由度)误差项为零。这种情况由于失配的输入参数,每个参数的水平。在这种情况下,池是首选。在池中,因素显示最少的影响从分析响应参数被忽略。池后的方差分析结果如表所示11。在这个分析,脉冲时间至少对响应的影响,因此忽略了。

从方差分析表11(池),看到的是脉冲在时间(T_在)是造成的主要影响参数对GFRG 52.61%,紧随其后的是送丝速度(公司)38.32%,以及当前的5.45%。“年代“方差分析的值是0.0518470,R²是96.40%,显示了良好的可接受的结果。

5。结论

提出的方法得出的结论如下。(我)进行的实验是利用田口的L₉数组。分析是通过模糊灰色关联分析的多响应优化。(2)输入参数的最佳水平获得脉冲在时间108 microsec,脉冲时间56 microsec,送丝速度4 m / min,目前11 amp。(3)交互图显示,有一个相互影响的过程参数。(iv)从方差分析表(池),观察到脉冲在时间(T_在)是最影响参数对GFRG贡献52.61%,紧随其后的是送丝速度(公司)38.32%,以及当前的5.45%。“年代“方差分析的值是0.0518470,R²是96.40%。(v)从文献综述,发现GFRG是简单而有效的工具,帮助我们分析多响应过程中一个非常有效的和有效的方式与其他工具。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者要感谢,感谢祷告激光和浦那有限,马哈拉施特拉邦,印度为支持目前的工作。